图片类型转换
前言 在计算机视觉任务中，大多数时候都涉及到图片的加载、训练以及训练结果的可视化。在实操过程中，经常会遇到图片各种类型之间的转换问题
三种类型PIL、tensor、numpy，一种显示plt
图片的读入 通常是有两种读入方式，分别是用PIL中的Image读入和用openCV读入。PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，OpenCV是一个很强大的图像处理库，适用面更广。两种读入方式是有区别的，主要有以下几个区别
图片格式不同，Image读入的是“RGB”，Opencv读入的是“BGR”。
读入图片的尺寸不同，Image读入的是 w h， ...
Git代理
当您在克隆或从远程仓库获取数据时，很可能因为网络状况不佳遇到很慢甚至超时的情况，那么此时您可能需要配置 Git 的代理。
Git 支持的传输协议以及判断（点击展开）在此之前需要先提一下，Git 支持的传输协议有 ssh、git、http 和 https 协议（此外，ftp 和 ftps 也可用于拉取，但在 Git 官方文档中提到是低效且过时的，不建议使用）。其原生传输协议（即 git:// URL）不做鉴权，在不安全的网络环境下应谨慎使用。要如何分辨 Git 使用的传输协议呢？可以通过 Git URL 来进行判断：sshssh://[user@]host.xz[:port]/path ...
毕业设计：嵌入式平台的目标检测-5
目前进展 使用PySide2写了图形化界面，目前只修改了一点bug，基本能保证软件的流畅运行，几个注意点：
界面更新在主线程中进行，更新的数据在QThread线程中获得，切忌在python的线程中，否则会导致界面卡死，QThread使用方法见下
当主界面存在两个QLabel，需要显示两张图时，第二张图会对第一张产生影响，需要为每个QLabel添加box边框并且设置sizepolicy为ignore
使用访问本地文件浏览器时，如果卡死，可以使用和本地浏览器不同的浏览器
别在虚拟环境中pyinstaller，会导致虚拟环境直接G！很难受，重新搞环境
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毕业设计：嵌入式平台的目标检测-4
目前进展 之前提到使用yolov5官方代码实现了目标检测，并且使用第三方tensorrt库实现加速推理。
最近有一些科研上的需求，因为yolov5官方代码冗余度太高，于是寻找了yolov5的第三方库，注释非常清晰，可读性非常高，遂决定基于这个库开展接下来的工作。
使用记录 工程参考：https://github.com/bubbliiiing/yolov5-pytorch#%E6%96%87%E4%BB%B6%E4%B8%8B%E8%BD%BD
YOLOv5目标检测主要有训练和预测两个阶段
1.训练：使用到的文件：voc_annotation.py, train.py
用Im ...
Pillow
参考Pillow
简介 PIL（ Python Imaging Library）是 Python 的第三方图像处理库，由于其功能丰富，API 简洁易用，因此深受好评。
自 2011 年以来，由于 PIL 库更新缓慢，目前仅支持 Python 2.7 版本，这明显无法满足 Python3 版本的使用需求。于是一群 Python 社区的志愿者（主要贡献者：Alex Clark 和 Contributors）在 PIL 库的基础上开发了一个支持 Python3 版本的图像处理库，它就是 Pillow。
Pillow 不仅是 PIL 库的“复制版”，而且它又在 PIL 库的基础上增加了许 ...
