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说明：这是一个在python和windows下编写的脚本。许多类似资源缺乏实操性，因此我编写了这个脚本，只需输入图像文件夹路径即可实现自动转换，并具有灵活性。无论是目标检测、语义分割、姿态估计还是图像分类，都可以使用该脚本。适合人群：具备一定编程基础。学习内容：①图像数据增强流程，代码可以在以后的深

1、使用Python编写的适用于Windows平台的数据集划分方法，也适用于Unix/Linux。2、适用于任何监督学习任务的数据集划分方法，如分类、回归等。3、只需输入图像文件夹路径、标签文件夹路径和输出文件夹路径，即可实现自动批量划分。脚本示例中的划分比例为6:2:2，可以根据需求自行指定。4、

1、使用YOLO算法进行图像分类后会生成相应的txt文件，借助该工具可以根据这些文件对图像进行裁剪，只提取感兴趣的区域。2、工具基于Python编写，支持在Windows操作系统下运行。3、用户可以通过输入文件夹路径，实现对多个图像的批量自动转换和裁剪操作。

本文将介绍如何使用Python代码将文件夹中的PNG文件批量修改为jpg文件。首先，您需要自行指定要操作的文件夹路径。然后，可以使用下面的Python代码来实现批量修改文件后缀名： import os def change_file_extension(folder_path, old_exten

1、图像中显示YOLO标注框的方法，适用于txt格式的YOLO任务数据标注。2、YOLO是一种常用的目标检测算法，用于在图像或视频中检测物体的位置和大小。标注数据通常以txt文件形式存储，包含目标类别、边界框坐标和宽高比等信息。3、使用该方法时，需要确保图像文件与YOLO标注文件同名（除去扩展名），