图像处理时对于标注框的处理

七雀 2018-07-28 04:20:09

用yolo_mark对图像进行标注时会生成存储标注框信息的.txt文件。那么在对已经标注过的图像进行处理时，需要对对应的.txt文件进行童谣的处理吗？我个人觉得因为.txt文件里的都是归一化之后的结果，所以大概是可以不用？？不太明白，拜托大家帮帮忙~感激不尽

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七雀 2018-07-28

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‘童谣’是‘同样’，手癌了抱歉

在图像中添加标注框有着很大的用处，在一些用于图像识别的数据集中，图像中某些需要关注的特征通常会被标注框圈出来，或者在一些图像识别问题中把模型要识别出的物体用标注框标注一下，tensorflow中有提供了一个函数供我们使用:image.draw_bounding_boxes()函数用于在图像中加入矩行标注框。以下的代码为我们提供了一个示例：在使用image.draw_bounding_boxes...

在很多图像识别的数据集中，图像中需要关注的物体通常会呗标注框圈出来，tsnroflow提供了一些工具来处理标注框。使用的function是： result = tf.image.draw_bounding_boxes(batched, boxes) boxes = tf.constant([[[0.125, 0.125, 0.9, 0.9], [0.375, 0.375, 0.75, 0.75]]...

对于图像标注的过程，需要高质量的标注数据和标注人员，以确保标注结果的质量和准确性。20.实例分割标注：与语义分割标注类似，但是在实例分割标注中，要将图像中的每一个物体都标注出来，以便计算机能够更好地进行目标检测和跟踪。例如，在一张医学图像中，可以将数据库中已有的病例信息标注到图像中，并与医学专家进行交互，得到更加精细的图像理解和处理结果。6.时间标注：针对序列图像或视频，对每一帧图像进行标注，可以标注出物体、场景、行为等与时间相关的信息，例如说在一个视频中，对于每一帧图像可以标注出动态的目标。

使用QT+OpenCV实现一个标注工具，主要用于对天文图像进行边缘检测，然后人为修改检测结果

【python】python3暴力去除图像标注框痕迹1.背景2.代码3.运行效果 1.背景 2.代码 3.运行效果

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