label

弄了好几个月，现在终于能训练自己的数据了。 首先 cuda 10.2 PyTorch 1.3.1 labelme 3.18.0 安装 PyTorch 和 labelme 直接 anaconda 下面 pip 就好，之所以不用 conda ，是因为使用 conda 下 PyTorch 不能使用 cuda ， pip 会帮你安装 cudatoolkit=10.2 。 1、使用labelme整理数据 1.1 使用下面代码重命名图片文件，显得专业点。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor HGH """ import os import cv2 path_img = r '/images' dirs = os . listdir ( path_img ) os . chdir ( path_img ) try : os . mkdir ( 'rename' ) except : pass count = 0 for img in dirs : img = cv2 . imread ( img , 1 ) Str = "%06d" % count path = os . path . join ( 'rename' , Str + '.jpg' ) cv2 . imwrite ( path , img ) count += 1 可以得 打开

插曲 之前已发布了一次了。在编写和发布的过程中一直有一个BUG困扰着我。最后被我找到了，只能暂时避开这个BUG重新发布一篇了。之前那篇就被我删掉了，浏览和收藏的也没了。 那个问题我也记录下来了： https://blog.51cto.com/steed/2071264 Web的三个层次 网页设计思路是把网页分成三个层次，即：结构层(HTML)、表示层(CSS)、行为层(Javascript)。 形象的比喻，先是HTML捏了一个人，然后CSS则是给人穿上衣服，最后通过JS让人动起来。 Web服务的本质 对于所有的Web应用，本质上其实就是一个socket服务端，用户的浏览器其实就是一个socket客户端。用户向服务器发送一个请求。然后服务器响应，将数据和格式发回给客户端，然后断开这个连接。客户端收到返回的数据后，通过浏览器将数据按照一定的格式呈现出来。整个过程就是一个socket的短连接。 下面是一个服务端的python代码，实现一个简单的Hello World： import socket def handle_request(conn): data = conn.recv(1024) # 接收数据，随便收到啥我们都回复Hello World conn.send('HTTP/1.1 200 OK\r\n\r\n'.encode('utf-8')) # 这是什么暂时不需要知道

TXT数据 部分数据 需求 根据label求分别求x,y,score列的平均值，并保存 代码 import pandas as pd import json import numpy as np #将pose数据x y label保存到list中 pose = [] def save_to_json(file,output_path): jsObj = json.dumps(file) fileObject = open(output_path + 'pose.json', 'w') fileObject.write(jsObj) fileObject.close() def data_average(value_pose_x): sum = 0 b = len(value_pose_x) for i in value_pose_x: sum = sum + i average = str(sum / b) # print(average) return average def pose(filename_pose): data_pose = pd.read_table(filename_pose,sep='\t') #low_memory=False label_pose = data_pose.values[:,0] #['nose' 'left eye' 'right eye