单张图片的iou和数据集的miou

目标检测的评价指标（TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP）

1. TP TN FP FN GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本被正确分为正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本被正确分为负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本被错误分为正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本被错误分为负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

js实现单张图片（或者多张）的预览功能

这个是预览单张图片的,如果要预览多张图片,改下面红色标记的地方就好了 <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312" /> <title>js图片预览功能</title> <script language=javascript> function previewFile() {

JavaScript实现单张图片上传功能

前台jsp代码 <%@ page language="java" pageEncoding="UTF-8" contentType="text/html;charset=utf-8"%> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"&g

【Python】【Nodejs】下载单张图片到本地，Python和Nodejs的比较

Python版本: # 下载单张图片到本地,看用时多少 import urllib.request import datetime starttime = datetime.datetime.now() pic='https://img.onvshen.com:85/gallery/23789/22210/s/0.jpg' name=pic.split('/')[-1] rsp=urllib.request.urlopen(pic) img=rsp.read() with open(name,'

android-调用系统的ContentPrivder获取单张图片实现剪切做头像及源代码下载

首先讲述这个小项目的特色: 1.调用系统的相冊应用获取单张图片 2.对单张图片进行剪切方便做成指定大小的头像图片 3.对获取图片的结果进行解析,使用三种方式进行. 首先看看效果图: 打开app,进入注界面.点击获取图片button 调用系统的图片选择器,选择图库, 点击图片.返回获取到图片点击剪切图片button,调用系统的图片剪切工具获取到剪切之后的图片以下详细请看代码: public class MainActivity extends Activity implements OnCl

webuploader只选择单张图片

webuploader只选择单张图片一.总结一句话总结: 在WebUploader.create中配置一下pick即可 pick: { id: '#filePicker', multiple:false, label: '点击选择图片' }, 二.WebUploader 设置单个图片上传转自或参考:WebUploader 设置单个图片上传https://blog.csdn.net/tuchui88/article/details/77870763 我们可以看到multiple就是我们想

tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类2（保存模型&测试单张图片）

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp

前台图片上传展示JS（单张图片展示）

Python2下载单张图片和爬取网页图片

一.需求分析 1.知道图片的url地址,将图片下载到本地. 2.知道网页地址,将图片列表中的图片全部下载到本地. 二.准备工作 1.开发系统:win7 64位. 2.开发环境:python2.7. 3.开发工具:PyCharm. 4.浏览器:Chrome. 三.操作步骤 A.知道图片的url地址,将图片下载到本地. a1.打开Chrome,随意找到一个图片网站. a2.打开开发者工具(f12键或者fn+f12键),选择第一张图片,可以看到它的src属性就是图片的地址,复制出来. a3.编写代码.

Bootstrap+PHP fileinput 实现多图上传这是ajax上传，只能单张单张图片地上传

插件及源代码可以在这里下载 http://www.jq22.com/jquery-info5231下面是根据下载的demo进行补充:使用bootstrap界面美观,可预览,可拖拽上传,可配合ajax异步或同步上传,下面是效果图: 前端代码:fileinput.html <!DOCTYPE html>  <html lang="en&quo

分享cropper剪切单张图片demo

<!DOCTYPE html> <html lang="zh-cn"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>上传头像</title> <link href="https://cdn.bootcss.com/cropper/3.1.3/cropper.min.css" rel="stylesheet"> &l

cocos2dx 单张图片加密

cocos2dx 已经封装好读取加密的prv文件的方法,打开texturepacker,导入一张图片,在content protection中写入密钥,在texture format中选择prv格式在size constraints中选择any size,具体步骤方法可以参考我之前写的“cocos2dx for lua 图片加密”的博客,点击publis 导出图片资源,起名为testPrv.pvr.ccz, 将图片放在res目录下,在c++ 调用 cocos2d::ZipUtils::setP

从零開始制作H5应用（2）——V2.0版，多页单张图片滑动，透明过渡及交互指示

上一次.我们制作了我们第一个H5场景应用的V1.0版,这次我们趁热打铁.在上一版的基础上对层序进行改动和扩展. 任务 1.页面数量由3张增加至9张: 2.每张页面中放入一张全屏自适应的图片. 3.修复页面过渡中的白场,并在过渡时增加页面的透明效果 4.给予用户"向上滑动"的交互提示: 分析老规矩,拿到任务需求后,我们还是要先详细分析每一步的实现思路: 1.页面数量由3张增加至9张这个太简单啦.就是再复制出来6个div.并给他们增加类名就能够啦:) 2.每张页面中放入一张全屏自适应的

使用pytorch测试单张图片（test single image with pytorch）

以下代码实现使用pytorch测试一张图片引用文章: https://www.learnopencv.com/pytorch-for-beginners-image-classification-using-pre-trained-models/ from __future__ import print_function, division from PIL import Image import torch from torchvision import transforms import

Vue简单评星效果与单张图片上传

<form class="" id="pj-frm"> <div class="assess-header"> <span class="star-text">评分</span> <span class="star-item" :class="[item<=curId?'on':'']" v-for="item in

c++ 读取、保存单张图片

转载:https://www.jb51.net/article/147896.htm 实际上就是以二进制形式打开文件,将数据保存到内存,在以二进制形式输出到指定文件.因此对于有图片的文件,也可以用这种方法复制其内容 #include<iostream> using namespace std; void main(void) { //保存输入图像文件名和输出图像文件名 ]; ]; //图像数据长度 int length; //文件指针 FILE* fp; //输入要读取的图像名 cout &l

Pytorch使用PIL的读取单张图片并显示

1. Image.open(fp, mode="r") 调用此方法需要引入头文件:from PIL import Image. 参数说明: fp:图片路径,可为绝对路径或相对路径. model:默认即可. 2. 例子 2.1 Code 首先给定图片路径,然后调用函数Image.open()即可. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def plt_image(): image_

Spring Boot MVC 单张图片和多张图片上传和通用文件下载

@Autowired private ServerConfig serverConfig; /** * 通用下载请求 * * @param fileName 文件名称 * @param delete 是否删除 */ @ApiOperation("通用下载请求") @GetMapping("/download") public void fileDownload(String fileName, Boolean delete, HttpServletResponse

jquery图片轮播，单张图片轮播时间不同

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title></title>

MXNet学习:预测结果-识别单张图片

用到了model里的FeedForward.load和predict import os import mxnet as mx import numpy as np import Image from collections import namedtuple Batch = namedtuple('Batch',['data']) synsets = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] def predict(img_url,model,synsets): img = Image.op

jquery+html5实现单张图片上传预览

js: if (window.File && window.FileReader && window.FileList && window.Blob){ //Blob是计算机界通用术语之一,全称写作:BLOB (binary large object),表示二进制大对象. //全部支持 function handleFileSelect(evt) { var files = evt.target.files, f = files[0]; if (!/imag

巴特西