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在C++中，我以前做过这样的工作，创建一个大型的结果索引，然后将所有的ROI添加到一起。) { auto vecPtr = board.ptr< Vec <float, numberOfChannels> >(y);
浏览 0修改于2018-08-28得票数 4
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我有这个输入图像，我想把它网格到单元格22 x 10中，然后量化块的颜色。# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
--- @param: roi</
浏览 5修改于2022-03-20得票数 0
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我正在训练一个Keras模型，我想在一个量化的8位环境(微控制器)中使用TFLite来部署它。为了提高量化性能，我进行量化感知训练。然后，我使用我的验证集作为一个有代表性的数据集创建量化的TFLite模型。性能使用验证集进行评估，并在此图像中加以说明：
如果不是简单地从经过QA训练的模型(图中红色)生成TFLite模型(图中的青色)，而是将经过QA训练的模型中的权重复制到原始模型中，然后生成TFLite我理解TFLite模型与QA培训模型略有不同，因为转换使用基于<e
浏览 9提问于2021-03-02得票数 0
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例如："X0831_d8_f1_2s_wt_8_ROI_007", "X0831_d8_f1_2s_wt_8_ROI_006",
"X0831_
浏览 4提问于2015-09-15得票数 1
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maxi6 int not null , moyenne6 int not null , maxi7 int not null , moyenne7 int not null , maxi8int not null , moyenne8 int not null , maxi9 int not null , moyenne9 int not null , maxi10 int not_5), avg(ROI_5) , max(ROI_6), avg(ROI_6) , max(<
浏览 1修改于2019-07-08得票数 0
Mat mask(img.size(), CV_8UC1, Scalar::all(0));
vector<Point> ROI_Vertices(4);ROI_Vertices.push_back(Point(47,450));ROI</e
浏览 0提问于2017-08-24得票数 0
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) Mat mask = Mat::zeros(frame.rows, frame.cols, CV_8UC1);
fillConvexPoly(mask, &ROI_Poly[0], ROI_Poly.size(), 255, 8, 0);
Mat imageDest = c
浏览 2修改于2017-05-23得票数 2
Ticker, Fiscal Year, Fiscal Period]，如下所示第二部分:我有一个查找数据，companies，它保存了每个滴答机的工业id信息。问题是，为这个数据集运行这段代码的时间太长了，如果我能够将它向量化，它将更快。下面是我想要矢量化的循环：
# fin
浏览 8提问于2021-12-11得票数 0
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我使用matlab 中的8个图像FullImage = imread('eight.tif');roi_row = [200 5050 200];roi_col = [100 70 200 200];
浏览 1提问于2018-05-23得票数 0
我使用以下命令在图像中心附近设置了一个感兴趣的区域：//frame has been initialized as a frame from a camera inputimage_roi= frame(roi);我使用的是相机，当我抓取一帧图像时，R
浏览 2修改于2012-02-23得票数 2
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File "roi_pooling_test.py", line 3, in <module> File "/home/Data/Softwares/pixel_link/roi-pooling/roi_pooling/roi_pooling_ops.py", line <em
浏览 13提问于2019-11-05得票数 0
listOfRectangles.size();++i) //rectangle (frame_capture, listOfRectangles[i],Scalar(255,255,0),1,8,0display detections roi.create(frame_capture.size(),CV_8UC3);
cv:cv::resize(roi, window, cv::Si
浏览 1修改于2017-05-23得票数 2
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我使用英特尔lpot()成功地量化了一个用于huggingface文本分类的pytorch模型。model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('fp32/model/pathlpot.utils.pytorch import load
modellpot = load("path/to&
浏览 29提问于2021-09-29得票数 0
我得到了一系列CV_8UC4类型的图像。它的HD尺寸为1280x720。我正在对图像的ROI执行bgfg分段(特别是MOG2)。在完成algo之后，我得到了ROI大小和CV_8UC1类型的二进制图像。下面是我正在做的事情(为了提高可读性，简化了代码)：cv::Mat roi(cvImage, cv::Rect(200, 200, 400, 400));
mog2 = cv::createBac
浏览 2修改于2015-10-06得票数 0
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我有数据帧z1 roi=rep(c(1:9,1:10,1:8,1:11,1:12),2), area=runif(100, 5.0, 7.5))
我想要创建一个新的数据框架，z2有带有条件的10*nrow(z1)行:在每个time值处，i in 1: c(nrow(z1) -1)的第二行(z1$roi[i:i+1] and z1$area[i:
浏览 0修改于2018-03-26得票数 1
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我希望将ROI分配给检测到的人脸，以便只裁剪眼睛区域。faces[i].height), (faces[i].y + faces[i].width));
<
浏览 0提问于2015-11-16得票数 0
Mat &roi2, Mat &roi3, Mat &roi4, Mat &roi5, Mat &roi6, Mat &roi7, Mat &roi8, Mat &roi9){
roi1 =(cross1, cross2, cross3, cross4, dst, cdst, cell_size, roi1, roi<
浏览 3修改于2016-06-13得票数 1
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roi.png看起来是正确的(黑色背景上正确位置的一个白点)。= 0) IplImage * roi; int centre_x= 396, centre_y = 317; cvCircle((255),
-1, 8,
浏览 4提问于2014-05-06得票数 1
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=roi[y_val[7] : y_val[3], y_val[0]:y_val[4]] #my roi comes from another cropped imagenew_roi3=roi[y_val[23] : y_val[19], y_val[16]:y_val[20]]
hstack=np.hstack((new_roi3,
浏览 36修改于2020-04-13得票数 0
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