无人机检测数据集，这个数据集包含了4000多张业余无人机的图像。(无人机) 无人机检测数据集，这个数据集包含了4000多张业余无人机的图像。(无人机) 无人机检测数据集，这个数据集包含了4000多张业余无人机的图像。(无人机)

适用于yolo算法训练的数据集，和我的博客里面的教程配套，感兴趣的可以下载根据教程一步步操作一下。

多张图片转pdf工具

玉米叶片病害数据集，共4000多张图片，0普通锈病- 1306图像1灰色叶斑- 574图像2枯萎病-1146图像3健康- 1162图像 玉米叶片病害数据集，共4000多张图片，0普通锈病- 1306图像1灰色叶斑- 574图像2枯萎病-1146图像3健康- 1162图像

这些是经过人工标记的轮胎图像（1000多张轮胎图片），用于图像分割。，并标记了标签。轮胎以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。对每个图像进行以下预处理像素数据自动定向(使用exif定向剥离)调整大小为416x416(拉伸)

心脏肥大CT图像数据集（共５００多张CT图像），此数据集经过处理并从原始数据集中取出。使用CSV信息，分离了心脏肿大的图像，用CLAHE处理，并将其调整为128＊128的高度和宽度。训练图像和测试图像按11的比例等分。

全景OpenCV 从stitch_final.py的文档中 用法：pythonitch_final.py -dest <目标文件名.jpg> 用法： （例子） ： 请将存储库克隆到工作文件夹。 执行以下命令 pythonitch_final.py images / destination.jpg 它将询问是否要修剪或旋转，请按照给定的指示进行操作。 图像将显示并保存到给定的目的地。 [理论等稍后添加]-维护中的回购...！ 上班的人，是吗？ :)

用python的PIL库和os库；实现功能：将某一文件夹下所有图片合并为一个pdf；使用步骤：1.将所有图片放在一个空文件夹下（不包含其他文件）2.更改photo_path = r'F:\python_learn\票据原件'，在' '内填入文件夹绝对路径 3.更改im1.save(r'F:\python_learn\myImages.pdf', save_all=True, append_images=imagelist)，在原'F:\python_learn\myImages.pdf'处填入pdf文件保存路径 4.运行img2pdf.py即可

基于python实现多张图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 基于python实现多张图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 基于python实现多张图像无缝拼接完整源码+项目操作说明.7z 图像拼接并非简单的将两张有共同区域的图像把相同的区域重合起来，由于两张图像拍摄的角度与位置不同，虽然有共同的区域，但拍摄时相机的内参与外参均不相同，所以简单的覆盖拼接是不合理的。因此，对于图像拼接需要以一张图像为基准对另外一张图像进行相应的变换（透视变换），然后将透视变换后的图像进行简单的平移后与基准图像的共同区域进行重合。 拼接效果:https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127721721#comments_24570232

今天要做一个量子隧穿的的演示动画，在CSDN上看了很多大佬的文章，然而忙了接近半天才做好这件事。把踩过的坑记一下，同时这段代码也是值得记录的，因为以后也可能遇到类似的工作。 先上代码` import numpy as np import cv2 #读取一张图片 size = (432,288) print(size) #完成写入对象的创建，第一个参数是合成之后的视频的名称，第二个参数是可以使用的编码器，第三个参数是帧率即每秒钟展示多少张图片，第四个参数是图片大小信息 videowrite = cv2.VideoWriter(r'F:\test.mp4',-1,20,size)#20是帧数，