python米粒识别
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python opencv学习笔记之数米粒,并返回每一个米粒的位置面积及总个数平均面积
之前曾经写过一道数米粒的作业,当时用的是c++中的opencv,这次用python试了一下。 原图及效果图 咦?水印怎么去啊 程序流程 程序的大致流程为: 1.读取图片 2.灰度化 3.二值化 4.膨胀、腐蚀等 5.边缘检测 6.输出 图片读取 用imread加上绝对路径进行读取 # 读取 img_rice = cv2.imread("d:/Python/rice/rice2.jpg") cv2.imshow('rice', img_rice) 灰度化 基本的灰度化函数 # 灰度化 img_gray = cv2.cvtColor(img_rice, cv2.COLOR_BGR2GRA
opencv-python实现数米粒实验
实验目的 1,通过阈值分割将原图像转变为二值图像 2,找出米粒的连通域,数出米粒的数目 3,找出米粒中最大的面积和周长是多少,并给出在图片的位置 实验过程 openCV提供了非常好用的简单全局阈值分割的函数 cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) 关于threshold函数详解 对原始灰度图像进行灰度直方图分析,可以明显看出灰度值分布区间较大,并且有三座峰(这里暂时不考虑多阈值分割问题),因此难以通过单一阈值进行有效分割,所以应使用 OTSU 或者 TRIANGLE 的优化方法。 但是如果直接对图像进行二值化处理,得到的效果可能
案例集Chap10_小麦籽粒分类_python_
案例集农业小麦分类预测数据集,使用python中的库以及数据
Python Shapelet可学习片段 轴承四分类GPU出图
Python Shapelet可学习片段 轴承四分类GPU出图 用可学习 Shapelet(最小距离特征)对轴承振动四分类,输出混淆矩阵与 Shapelet 波形图。默认 CUDA。 功能: · 可学习 Shapelet · 最小距离特征 · 轴承四分类 · Shapelet 图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python Lag-Llama滞后分位数 电力负荷GPU预测
Python Lag-Llama滞后分位数 电力负荷GPU预测 用 Lag-Llama(滞后特征 + Pinball 分位数)预测电力负荷,对照 LSTM,输出预测曲线与 q10-q90 区间带。默认 CUDA。 功能: · 滞后特征 · 分位数 Pinball · 对照 LSTM · 区间带图 · CUDA 训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
【Python自动化处理】批量文件格式转换工具集:支持文本编码、图像、表格等多格式转换实用脚本
内容概要:本文介绍了如何使用Python脚本实现多种类型的批量文件格式转换操作,涵盖文件后缀批量重命名、文本文件编码格式批量转换(如从GBK转为UTF-8)、图片文件批量转换为指定格式(如统一转为JPG),以及Excel文件(.xlsx)批量导出为CSV格式。每种功能均提供了完整的函数实现和调用示例,代码简洁实用,依赖常见库如os、PIL、pandas等,适用于自动化处理大量文件的格式统一需求。; 适合人群:具备基础Python编程能力,熟悉文件操作与常用第三方库的开发者或数据处理人员,尤其适合需要频繁进行文件格式整理的办公人员或技术人员。; 使用场景及目标:①统一项目中混乱的文件后缀名;②解决因编码不一致导致的乱码问题;③批量将不同图像格式标准化为同一格式;④将多个Excel报表快速转换为CSV以便于数据分析或系统导入。; 阅读建议:此资源侧重实际应用,建议结合本地测试文件夹运行代码,逐步调试每个函数以理解其实现机制,并根据实际需求扩展支持的文件类型或增加异常处理逻辑。
rice_number.rar_rice image_米粒个数_米粒统计_统计图像
通过数字图像处理的方式,统计米粒的个数,最后显示出来
count-rice.rar_count objects_opencv calculate_opencv 物体个数_米粒_米粒个
本程序可以使用图像处理算法对图片进行处理,对于一个含有各种物体的图片,如米粒,可以计算物体的个数。使用前请配置好opencv环境。希望对大家学习图像处理和opencv有所帮助...
使用Visual Studio+OpenCV进行的Susan算子边缘检测及数米粒图像处理实验
用计算机视觉的方法处理米粒图像。功能包括:中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。
共1311张图像,共2类别,2类别分别是
好 坏
map50 99%以上
数据集划分:【训练集、验证集、测试集】【941:267:133】
共1311张图像,共2类别,2类别分别是 好 坏 map50 99%以上 数据集划分:【训练集、验证集、测试集】【941:267:133】 用于智慧农业识别检测
web网页html版基于深度学习的玉米粒品质检测-含图片数据集.zip
本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139887346 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03html_server.py 数据集介绍,下载本资源后,界面如下: 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地 训练完成之后会有log日志保存本地,里面记录了每个epoch的验证集损失值和准确率。 运行03html_server.py就可以生成与网页交互的url了 然后我们复制这个url(http://127.0.0.1:4399)在本机电脑的网页上打开,或手动输入这个url,切记不要输错 这
小程序版基于CNN卷积神经网络的玉米粒好坏识别-含图片数据集.zip
本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139707566 代码不会运行的也可按上面这个博客来运行。 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03flask_服务端.py 数据集介绍,下载本资源后,界面如下: 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地 训练完成之后会有log日志保存本地,里面记录了每个epoch的验证集损失值和准确率。 运行03flask_服务端.py就可
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Remove Windows PE
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/999b4d491ce3 微软公司所推出的Windows PE(预安装环境)是一种构造精简的操作系统,其常见应用场景包括系统部署、故障恢复以及系统维护等任务。在特定情境下,用户或许需要移除Windows PE,其原因可能源于需要释放系统存储空间,或是因为不再对这一工具有所需求。下文将系统性地阐述彻底移除Windows PE的方法。 明确Windows PE在系统中的具体存在形态具有极其重要的意义。通常情况下,Windows PE是通过安装工具例如ADK(应用程序开发工具包)附加到主机系统中的。由此,移除过程将包含以下几个核心环节: 1. **核实安装构成部分**:启动“控制面板”或“设置”界面,进入“程序”或“应用”区域,搜寻与“Windows ADK”或“Windows Assessment and Deployment Kit”相联系的条目。核实这些组件是否已经安装,因为它们或许包含了与Windows PE相关联的元素。 2. **移除ADK**:识别到ADK之后,选择该组件并点击“卸载”。依照弹出的向导指引,逐步完成移除流程。这个过程可能需要一定的时间,因为系统将移除所有相关组件。 3. **清除注册表信息**:尽管卸载ADK会移除大部分关联文件,但注册表中或许仍残留一些键值。使用注册表编辑器(RegEdit)进行审慎操作,搜寻与Windows ADK及PE相关的键,并将它们移除。务必注意,操作注册表需要格外小心,错误的操作可能导致系统不稳定,建议先对注册表进行备份。 4. **移除残余文件**:在文件资源管理器中,导航至可能存放Windows PE文件的路径,例如`C:\Windows\Sys...
视频帧尺寸预算规划工具|原创源码+测试+离线报告
原创 Video Frame Dimension Budget Planner 工具,按帧尺寸、时长、帧率、精度、批次和中间缓存估算显存与存储需求。压缩包包含完整源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创与授权声明。运行时零第三方依赖,不包含热点产品或开源项目源码、Logo、官方截图、论文、生产日志或其他受限素材。
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原创 HID Profile Portability Auditor 工具,比较不同操作系统与设备固件下的按键代码、灵敏度、滚轮和回退设置。压缩包包含完整源码、3 项自动化测试、可复现合成示例、离线 HTML/JSON/SVG 报告、1080×720 真实运行效果图、README、运行说明、功能清单、MIT License 及原创与授权声明。运行时零第三方依赖,不包含热点产品或开源项目源码、Logo、官方截图、论文、生产日志或其他受限素材。
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