怎么将车牌识别项目YOLOv5_LPRNet_Licence_Recognition与车辆跟踪项目YOLOv5-DeepSort项目放在一个项目中,两者不发生冲突
时间: 2023-05-28 11:04:53 浏览: 72
将两个项目放在一个文件夹中,并分别建立两个子文件夹,分别存放YOLOv5_LPRNet_Licence_Recognition和YOLOv5-DeepSort的代码和相关文件,确保两个项目的依赖库不冲突。在主程序中分别调用两个子文件夹中的代码,即可实现两个项目的共同运行。需要注意的是,需要对两个项目的配置文件进行修改,以确保两个项目的输出结果不会覆盖或混淆。
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python编辑距离正则匹配_apted-树编辑距离的APTED算法-Joao Pimentel Information Citing APTED Licence Input Output Getti...
树编辑距离是一种用于比较两个树之间相似程度的算法。APTED(Approximate Tree Edit Distance)算法是一种高效的树编辑距离算法,它可以计算出两个树之间的编辑距离。
APTED算法的核心是一个动态规划过程,它将两个树之间的编辑距离分解为子问题,然后逐步求解。该算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是树中节点的数量。
APTED算法的输入是两个树,输出是它们之间的编辑距离。该算法可以应用于许多领域,例如生物信息学、计算机视觉等。
在Python中,可以使用第三方库“apted”来实现APTED算法。该库提供了一个名为“Apted”的类,可以计算两个树之间的编辑距离。使用该库需要先安装它,可以使用pip命令进行安装:
```
pip install apted
```
然后,可以按照以下步骤使用该库:
1.构建两个树的表示方式,例如使用字典表示树的结构。
2.创建“Apted”对象,将两个树作为参数传递给它。
3.调用“Apted”对象的“compute_edit_distance()”方法,计算两个树之间的编辑距离。
下面是一个示例代码,演示了如何使用“apted”库计算两个树之间的编辑距离:
```
from apted import APTED, Tree
# 构建两个树的表示方式
tree1 = Tree('(A(B(C)(D))(E(F)))')
tree2 = Tree('(A(B(C)(D))(E(G)))')
# 创建“Apted”对象
apted = APTED(tree1, tree2)
# 计算两个树之间的编辑距离
edit_distance = apted.compute_edit_distance()
print(edit_distance) # 输出:1.0
```
在上面的例子中,我们构建了两个树的表示方式,并将它们作为参数传递给“Apted”对象。然后,调用“compute_edit_distance()”方法计算它们之间的编辑距离,输出结果为1.0。
if __name__ == "__main__": ori_img = imread_photo("data/test/M05069.jpg") img = resize_photo(ori_img) img=resize_photo(img) img,con=predict(img) car_plate=chose_licence_plate(con) license_segment(car_plate,ori_img)
这是一个关于图像处理和车牌识别的代码片段,使用了 imread_photo、resize_photo、predict、chose_licence_plate 和 license_segment 函数。如果你需要更多的细节,可以查看代码的完整实现。