将图片批量转换成bin文件，方便lvgl读取显示

命令帧格式 命令帧用于组建PAN，传输同步数据等。 命令帧有9种类型。 命令帧的功能：把设备关联到PAN；与协调器交换数据；分配GTS。 命令帧的具体功能由帧的负载数据表示。 Command Frame Types Association request Association response Disassociation notification Data request PAN ID conflict notification Orphan Notification Beacon request Coordinator realignment GTS request

如果你的csv打开时乱码的，那么你需要另存为UTF-8 BOM。但打开csv太慢了，于是有了这个小工具： 这是一款专注于单一功能的桌面应用：将CSV文件快速转换为UTF-8 BOM编码格式。它采用了直观的拖放界面，无需复杂设置，几秒钟内即可完成转换，让数据在Excel、数据库导入工具等各类应用中正确显示，解决csv乱码问题。 主要功能 1、文件拖拽转换：用户可以直接将CSV文件拖入软件界面，简化操作流程。 2、UTF-8 BOM格式转换：自动将输入的CSV文件转换为UTF-8 BOM编码，解决csv乱码。 3、原目录输出：转换后的文件将自动保存在原文件所在的目录，命名为xxx_utf8_bom.csv。 操作步骤 1. 解压，点击exe启动工具 2. 将CSV文件拖入工具内，或点击区域选择CSV。 3. 点击“立即转换”按钮，开始转换。 4. 转换完成后，您将在原目录中找到以“_utf8_bom”结尾的新文件。

在当今的科技领域，尤其是涉及到机器学习和人工智能的领域，大量的数据是不可或缺的资源。数据集是机器学习研究的基础，它提供了算法训练和测试所需的原始材料。在特定领域内，如车辆检测，拥有丰富多样的数据集显得尤为重要，因为它们能够提供不同车型的图像和标注信息，从而帮助开发准确且高效的识别系统。 本次汇总的数据集包括了40多种不同类型的车辆，涵盖了从常见的自行车、摩托车、三轮车、轿车到公共汽车、皮卡、重卡等大型运输工具，甚至包括了挖掘机、翻斗车、卡车以及电瓶车等多种特殊用途的车辆。这些数据集在VOC（Visual Object Classes）格式和YOLO（You Only Look Once）格式两种流行的标注格式下提供，极大地方便了计算机视觉研究者的使用。 VOC格式是一种广泛使用的数据集格式，它包含图像和标签，每个标签描述了图像中的一个物体，包括物体的类别、位置（通常是矩形框的坐标）以及其它可选的属性。这种格式因其结构简单、易于理解而受到许多研究者的青睐。通过VOC格式的数据集，研究者可以轻松地进行目标检测、图像分割以及物体识别等任务。 而YOLO格式是一种将物体检测任务转化为回归问题的方法。与传统的先检测后识别的方法不同，YOLO将整个图像作为一个单一的回归问题来解决，将目标检测看作是一个单一的神经网络的前向传播过程。YOLO格式的数据集通常包含图像文件以及对应的标注文件，标注文件中不仅包含了类别信息和位置坐标，还可能包括了一些额外的标签信息。YOLO格式的数据集特别适合于需要实时处理的场景，因为YOLO模型的速度和精度都相对较高。 拥有这些数据集的下载地址汇总，无论是对于专业的研究人员，还是对于数据科学的爱好者来说，都是一笔宝贵的资源。它们可以用于开发和训练新的机器学习模型，进行计算机视觉相关的学术研究，或者为企业提供实际应用中的解决方案，如车辆监控、自动驾驶汽车的研究等。 此外，多样化的数据集能够帮助研究者测试和改进他们的算法，确保算法在面对不同的车辆类型时都能保持稳定的性能。这不仅提高了模型的泛化能力，也有助于发现和解决实际应用中可能遇到的特殊情况。 为了获取这些数据集，用户可以根据提供的下载地址进行访问，下载所需的文件，并根据自己的需要进行处理和利用。在处理这些数据时，用户需要注意数据的版权问题，确保在合法合规的前提下使用数据集。 对于这类数据集的处理和研究，通常需要较为扎实的编程能力，特别是熟悉Python语言和相关库（如OpenCV、NumPy、TensorFlow等）的使用。此外，一定的机器学习和深度学习知识也是必备的，因为这些技术是处理此类数据集和开发相关应用的关键。通过综合运用这些技能，研究者们可以更好地挖掘数据的价值，推动计算机视觉技术的进步。

也可自行去下载 下载地址： http://www.codecguide.com/download_kl.htm

智慧医疗肺部CT检测数据集VOC+YOLO格式4103张12类别是一套专为智慧医疗应用而设计的肺部CT影像资料集。该数据集包括4103张肺部CT扫描图片，全部以Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注。每张图片都对应有VOC格式的.xml标注文件和YOLO格式的.txt标注文件，用于描绘图片中的12种不同的肺部异常情况。 数据集共分为12个类别，包括：主动脉扩张(Aortic enlargement)、肺不张(Atelectasis)、钙化(Calcification)、心脏肥大(Cardiomegaly)、实变(Consolidation)、间质性肺病(ILD)、浸润(Infiltrate)、结节-肿块(Nodule-Mass)、胸腔积液(Pleural effusion)、胸膜增厚(Pleural thickening)、气胸(Pneumothorax)和疤痕(Scarring)。每个类别在数据集中均有特定数量的标注框，例如主动脉扩张有2540个标注框，肺不张有79个标注框等，总计标注框数为12738。 值得注意的是，该数据集在YOLO格式中的类别顺序并不按照上述列表排列，而是以labels文件夹中的classes.txt文件为准。使用该数据集的用户在进行模型训练时需要注意这一点。 该数据集采用了labelImg这一标注工具进行矩形框标注，对于标注的规则非常明确。标注过程中，标注者需要根据肺部CT影像的特点，识别出上述的12种肺部病变情况，并在影像中画出矩形框以准确地界定这些病变区域。 数据集的所有图片都经过了准确而合理的标注，以保证其用于医学影像分析与机器学习模型训练时的准确性。然而，数据集的提供方并未对该数据集训练出的模型精度或权重文件作出任何保证，这意味着用户在使用该数据集训练模型时，仍需自行进行模型性能的评估和校验。 此外，数据集不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。数据集的使用者可以通过图片预览来了解数据集的质量和内容。在实际应用中，该数据集可支持医学图像分析、计算机辅助诊断、图像分割以及深度学习模型训练等多种智慧医疗研究与开发活动。

一、全国分省、市、县、乡镇行政区划矢量图（专业版shp、小白版ppt） 1.专业版 空间数据分析最基础的数据为地理地图，而且最好是ArcGIS流行的矢量格式shp地图。这部分资源包括最新的按照各省份为单位、分省市级、县级、乡镇级矢量地图（shp格式），因为是shp格式，需要专门的软件ArcGIS，搞空间数据分析的可以利用这部分资源。 2.小白版 有些人不会用ArcGIS软件，不想学，又想画空间图，那还有一个小白版，PPT格式，可直接在PPT上修改（OS：如果PPT都不会用，那就没办法了）。 二、2019-2021中国区县级行政区划矢量数据 三、多个版本的全国乡镇级矢量数据

【标题解析】 本主题涉及的是一个特定类型的地理信息系统（GIS）数据，即"中国区域海底tif格式地形数据"。tif格式，全称Tagged Image File Format，是一种常见的用于存储地理空间信息的图像文件格式，尤其适用于遥感和地形数据。这种数据提供了中国区域内（包括南海）的海洋和陆地的地形高度信息。 【描述分析】 描述中提到，提供的数据不仅包含海底地形，也包括了陆地部分的数据，这表明这份数据集是全面的，涵盖了整个中国的地表特征。"数据是本人通过其它工具导出的"暗示了数据来源可能是经过处理的，可能来自卫星遥感、航空摄影或者其他GIS软件，比如ArcGIS或QGIS。此外，"加载到osgearth中显示还可以"表明这些数据已经在osgEarth这个开源的三维地球可视化软件中进行了验证，可以被成功读取和展示，这意味着数据的格式正确且可用。 【标签解析】 标签"海底地形"明确了数据的主要内容，这部分信息对于海洋研究、航海安全、海洋资源开发以及环境监测等具有重要意义。"dem"是Digital Elevation Model的缩写，即数字高程模型，它是用数字形式表示地面高程的一种方法，常用于地形分析、洪水预测、气候变化研究等领域。"南海"则指出了数据覆盖的具体海域，南海是中国四大海域之一，对中国的海洋权益和环境保护至关重要。 【文件名称列表】 压缩包中的"dem.tif"是核心文件，代表了数字高程模型。此文件包含了中国区域的地理坐标和对应的海拔高度值，每个像素代表了一个地理位置的海拔，通过解析这个文件，用户可以获取到精确的地形信息。 这份资源提供的是中国南海及周边地区的数字高程模型数据，可用于多种用途，如地图制作、环境分析、海洋科学研究等。用户需使用支持tif格式的GIS软件来打开和分析这些数据，例如ArcGIS、QGIS或osgEarth等。在使用时，需要注意数据的精度、投影方式以及单位等信息，以确保正确解读和应用。同时，由于涉及到地理空间数据，使用者还需要遵守相关的法律法规，尊重数据的版权和使用限制。

S57标准格式是国际水道测量组织（International Hydrographic Organization, IHO）制定的一种用于电子海图（Electronic Navigational Chart, ENC）的标准。这种标准确保了全球海图数据的一致性和互换性，为航海者提供了可靠、精确的航海信息。S57标准不仅包含了海图的基本要素，如海岸线、水深、航行障碍物、助航设施等，还支持动态更新，以反映海洋环境的实时变化。 S57海图数据的特点和结构： 1. 数据结构：S57海图数据基于对象的数据结构，每个海图元素如陆地、水域、航标等都以独立的对象存在，便于数据的管理和处理。 2. 数据编码：使用标准的交换格式（S-57）编码规则，将海图信息转换成二进制文件，以提高传输效率和存储空间。 3. 数据层次：S57数据分为多个层次，包括基本信息层、海图要素层、特殊信息层等，每层包含不同的海图元素。 4. 更新机制：S57数据支持定期更新，确保海图信息的时效性。更新通常通过播发信息交换集（Information Exchange Sets, IES）进行。 5. 可扩展性：S57标准允许添加新的数据元素或修改现有元素，以适应未来航海技术的发展。 中国海图是根据S57标准制作的，旨在为中国海域提供准确的航海参考。在提供的压缩包文件列表中，如“C1515591.000”、“C110408A.000”等，这些文件名可能代表特定的海图区域编号，每个文件内包含了对应区域的S57格式海图数据。 这些数据可以用于以下用途： 1. 航海导航：在电子海图显示与信息系统（Electronic Chart Display and Information System, ECDIS）中，S57数据可以实时显示，帮助船员规划航线、避开障碍物。 2. 航运管理：港口管理部门和交通控制中心可以利用这些数据进行船舶监控和航道管理。 3. 海洋研究：科研机构可以分析S57数据来研究海洋环境变化、航道安全等问题。 4. 教育培训：航海学院和培训机构可以使用S57数据进行模拟训练，提升学员的航海技能。 S57标准格式海图数据在现代航海领域起着至关重要的作用，它通过标准化的数据结构和编码方式，确保了海图信息的准确性、一致性和实时性，对航海安全和海洋管理具有重要意义。中国海图的S57数据，如压缩包内的文件，为中国的海上活动提供了坚实的信息基础。

全球海洋和海域SHP矢量格式数据为地理信息系统（GIS）用户提供了一套详尽的海洋和海域矢量数据。这些数据以SHP文件格式保存，即形状文件格式，是GIS中常用的一种矢量数据格式。SHP文件格式由ESRI公司开发，能够描述地理要素的位置、形状和属性信息。该数据集涵盖了全球范围内的海洋和海域地理信息，包括海岸线、海峡、海湾、岛屿等自然地理特征，以及可能包含的海洋边界、经济专属区、大陆架等政治和法律定义的地理界限。数据集中的每一条记录通常包括特定地理要素的几何形状和与之相关的属性数据，如名称、位置坐标、面积、长度等信息。 goas_v01.shp 文件包含了海洋和海域地理要素的几何形状，这些形状是通过点、线、面的集合来表示的。例如，海岸线可能以一系列相连的点来表达，而海域边界则可能由一条或多条线构成。形状文件格式支持多种几何类型，因此goas_v01.shp 可以包含多种不同类型的地理要素。 goas_v01.shx 文件是形状文件的索引文件，用来快速定位和访问形状文件中的记录，这对于处理大型数据集尤其重要。它包含了一个记录位置和大小的索引表，使得GIS软件能够有效地读取和编辑数据。 goas_v01.prj 文件提供了关于空间数据的投影信息。它说明了数据是如何在地理空间中定位的，包括使用的坐标系统和地图投影方法。这些信息对于确保数据在GIS软件中能够正确地与其他数据叠加和分析至关重要。 LICENSE_GOAS_v1.txt 文件包含了关于该数据集使用的版权和许可信息。在使用该数据集之前，用户需要阅读并遵守这些条款和条件，以确保合法合规地使用数据。 goas_v01.cpg 文件是用来指定数据集中使用的字符编码格式的。对于中文、日文或其他非英文字符集，正确的字符编码是至关重要的，以避免出现乱码或数据解读错误。 goas_v01.dbf 文件包含了与形状文件中的地理要素相关的属性信息。它是一个数据库文件，列出了每个要素的特定属性，比如名称、分类、位置坐标、面积等。DBF文件格式由dBase公司创建，是一个老式但仍然广泛支持的文件格式，用以存储结构化数据。 由于涉及全球范围的海洋和海域，这套数据集能够为海洋学、海洋资源管理、海洋环境保护、海洋科学研究、航运路线规划等领域提供关键的地理参考信息。同时，这套数据也有助于全球GIS用户在进行空间分析和制图时，对海洋和海域进行准确的地理定位和描绘。