# Wheel-for-Deep-Learning **Repository Path**: AppleSpriter/Wheel-for-Deep-Learning ## Basic Information - **Project Name**: Wheel-for-Deep-Learning - **Description**: Some image processing, data processing scripts, used to assist in-depth learning training - **Primary Language**: Python - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2022-05-03 - **Last Updated**: 2022-05-23 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Wheel-for-Deep-Learning Some image processing, data processing scripts, used to assist in-depth learning training # Catalogue/目录 ## dataset-processing `crossfold.py` 将指定文件夹下的数据随机按照化为K折交叉,存放K份在另一文件夹下 `traintestpartition.py` 将指定文件夹下的文件按照4:1划分训练集测试集 ## image-processing `albumentation.py` 将输入路径、掩膜地址train_path、mask_path中的图像经过albumentations增强后,放在新路径 `check224.py` 检查图像尺寸是否为预定尺寸 `Cluster.py` 聚类进行特征提取分类,并根据聚类结果绘图 `getPix.py` 将分割结果图像保存在txt文件中(expired) `HeartAroundExtraction.py` 提取图片中心区域以及边缘区域程序 `LBP.py` 根据图像通过不同的LBP局部二值模式算子生成新图 `LeafFeatureExtraction.py` 根据叶片的轮廓、面积等特征绘制柱状图 `maskimage.py` 对图片掩膜的背景区域对原图以白值填充,用于分类网络输入 `mathmorphology.py` 对图像进行数学形态学的膨胀、腐蚀操作 `resizeimage.py` 将大图进行resize(expired) `threshold.py` OTSU自适应计算阈值,图像划分为二值 `TifToJpeg.py` 将path_source目录下的tif图片转换为jpg图片 ## model-improvement `CombineFace.py` tf中实现CosFace、ArcFace、CombineFace(Tavakoli 2021) `Gradcam.py` 根据tf的某一层(默认最后一层)获取gradcam、gradcam++热力图 `visualpb.py` 查看pb文件 ## precision-calculation `caliou.py` 针对分割处理后的结果图和真值图计算FWIoU、iou `calPrecision.py` 针对分割处理后的结果图和真值图计算准确率、召回率、精度、Kappa系数将图片转化为矩阵存在txt中 `GeneralMethodforClassification.py` 分类模型计算准确率、top-k情况准确率、绘制热力图、计算并绘制混淆矩阵 ## windows-imagename-processing/windows图像处理 主要针对windows中图像命名统一问题,使用步骤: 1. 使用``去除空格.bat`脚本去除当前文件夹下所有文件内的空格。 2. 使用`获取文件名.bat`脚本将当前文件夹下所有文件名获取并存储到1.xls文件中。 3. 使用 `重命名.xls`将要修改的文件名进行数字自增等处理,最后使用`=D2&" "&A2&" "&B2` 其中D2为windows 修改文件名的命令`ren`,A2为原文件名,B2为需要修改的文件名。 4. 复制`重命名.xls`最后一列中的修改文件名代码到`ANSI修改.bat`中,一旦有中文情况,如果格式为UTF-8请另存为修改为ANSI运行。