转自:https://blog.csdn.net/u014722627/article/details/60140789
这两个是berkely (伯克利大学)computer vision group提供的数据集,用来做segmentation(图像分割)或contour detection(轮廓检测)的,还有人拿这个做super resolution(超分重建)的
数据库包含200张训练图,200张侧视图,100张检验图。ground truth是人工标识的,已数据库图片id为单位,保存成mat格式文件,一个文件包含多个标记者的标记信息。有轮廓和分割信息,用matlab读取很方便,直接load就行。
链接:://zhuanlan.zhihu.com/p/662344245
链接:https://pan.baidu.com/s/1ywN-0N7KbCbpWTz-3ICzcA?pwd=3sl6
提取码:3sl6
BSD500其实是BSD300的扩展版本。BSD300有200张训练图,100张测试图,ground truth分为color和gray两个文件夹,这两个文件夹里面又有以标记者id(uid)命名的子文件夹,里面是每个标记者提供的分割信息,以图片id命名,保存为.seg文件。
生成轮廓可视化图:
% make_gt_bondary_image.m
% bsdsRoot 需包含train、test 两个文件夹,生成的结果也放在这两个文件夹的bon子文件夹里
state = 'test';%修改为test或train,分别处理两个文件夹
file_list = dir(fullfile(bsdsRoot,state,'*.mat'));%获取该文件夹中所有jpg格式的图像
for i=1:length(file_list)
mat = load(file_list(i).name);
[~,image_name,~] = fileparts(file_list(i).name);
gt = mat.groundTruth;
for gtid=1:length(gt)
bmap = gt{gtid}.Boundaries;
if gtid==1
image = bmap;
else
image(bmap==true)=true;
end
end
%黑底白边
imwrite(double(image),fullfile(bsdsRoot,'bon',state,[image_name '.jpg']));
%白底黑边
%imwrite(1-double(image),fullfile(bsdsRoot,state,'bon',[image_name '.jpg']));
end
生成分块可视化图:
% make_gt_seg_image.m
% bsdsRoot 需包含train、test 两个文件夹,生成的结果也放在这两个文件夹的seg子文件夹里
state = 'train';
file_list = dir(fullfile(bsdsRoot,state,'*.mat'));%获取该文件夹中所有jpg格式的图像
for i=1:length(file_list)
mat = load(file_list(i).name);
[~,image_name,~] = fileparts(file_list(i).name);
gt = mat.groundTruth;
for gtid=1:length(gt)
seg = double(gt{gtid}.Segmentation);
seg = seg/max(max(seg));
if gtid == 1
image = seg;
else
image = image+seg;
end
end
image = image/length(gt);
imwrite(double(image),fullfile(bsdsRoot,state,'seg',[image_name '.jpg']));
end
记得先下载官方提供的处理脚本~
%make_gt_image.m
%bsdsRoot包含human文件夹
state = 'train';
present = 'color';
list = imgList(state);
for iid=1:length(list)
[segs,uids] = readSegs(present,list(iid));
for seg=1:length(segs)
bmap = seg2bmap(segs{seg});
if seg==1
image = bmap;
else
image(bmap==true)=true;
end
end
imwrite(double(image),fullfile(bsdsRoot,'human',present,state,[num2str(list(iid)) '.jpg']));
end
我把单张图片所有用户的提供的轮廓信息叠加了,分割信息求了平均,当然你也可以选择其他处理方式
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
文章浏览阅读1.3w次,点赞45次,收藏99次。我个人用的是anaconda3的一个python集成环境,自带jupyter notebook,但在我打开jupyter notebook界面后,却找不到对应的虚拟环境,原来是jupyter notebook只是通用于下载anaconda时自带的环境,其他环境要想使用必须手动下载一些库:1.首先进入到自己创建的虚拟环境(pytorch是虚拟环境的名字)activate pytorch2.在该环境下下载这个库conda install ipykernelconda install nb__jupyter没有pytorch环境
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文章浏览阅读4.5k次,点赞2次,收藏3次。首先要有一个color-picker组件 <el-color-picker v-model="headcolor"></el-color-picker>在data里面data() { return {headcolor: ’ #278add ’ //这里可以选择一个默认的颜色} }然后在你想要改变颜色的地方用v-bind绑定就好了,例如:这里的:sty..._vue el-color-picker
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