在上一篇的问题之后，我又遇到了如下问题：cv2.error:OpenCV(4.6.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\img意思是输入为空，那就是我找的训练集有问题这篇文章（PSPNet）用的是ADE20k数据集，我从网上（http://sceneparsing.csail.mit.edu/）下载了训练图片和标注，改路径改了好久，把标注和图片放在合适的位置，终于跑起来了！（中间又碰到了一大堆小问题，但不值一提，逐个解决了）但是，又遇到了下面的问题每次都是跑了几下突然停了，好气网络没有任何问题，那就找输入的问题我一开始用的是Scen
这是一篇讲述自己如何刨根问底获得cv2.imread()读取图片返回None原因的总结，希望对大家有帮助1、具体问题以及来由因为想要用自己的数据来训练yolo模型，所以免不了要收集数据，于是乎我就在百度图库爬取了一定数量的图片，但是在训练yolo模型的时候出现了cv2.imread()无法读取图片，返回结果是None的问题2、原因及解决办法1）百度解决方法毫无疑问，遇见问题就得去搜索网上的资料，看一下前人是否出现相同的情况以及相关的解决方法，网上的解决方法基本如下：①图片的路径存在中文导致无法读取图片cv2.imread()不支持中文路径，所以有中文路径并且在不打算改路径名称的情况下，应该按照
这是一篇讲述自己如何刨根问底获得cv2.imread()读取图片返回None原因的总结，希望对大家有帮助1、具体问题以及来由因为想要用自己的数据来训练yolo模型，所以免不了要收集数据，于是乎我就在百度图库爬取了一定数量的图片，但是在训练yolo模型的时候出现了cv2.imread()无法读取图片，返回结果是None的问题2、原因及解决办法1）百度解决方法毫无疑问，遇见问题就得去搜索网上的资料，看一下前人是否出现相同的情况以及相关的解决方法，网上的解决方法基本如下：①图片的路径存在中文导致无法读取图片cv2.imread()不支持中文路径，所以有中文路径并且在不打算改路径名称的情况下，应该按照
这篇文章主要是想搞清楚限定值的参数lowerbarray和upperbarray的详细设定文章最后得出结论限定值的三个参数为[B,G,R]对应颜色的数值函数体：resultarray=cv2.inRange(src,lowerbarray,upperbarray[,dst] )-> dst一、函数参数解析保存的图片数组= 函数名称（源图片，颜色下限数组，颜色上限数组[输出数组（一般不用）]）输出的图片为二值化图只有黑白两种颜色官方文档 假设：颜色上限为180，颜色下限为50，图片颜色有40，80，200 图片颜色40 图片颜色40改成0就是黑色，图片颜色80改成255就
这篇文章主要是想搞清楚限定值的参数lowerbarray和upperbarray的详细设定文章最后得出结论限定值的三个参数为[B,G,R]对应颜色的数值函数体：resultarray=cv2.inRange(src,lowerbarray,upperbarray[,dst] )-> dst一、函数参数解析保存的图片数组= 函数名称（源图片，颜色下限数组，颜色上限数组[输出数组（一般不用）]）输出的图片为二值化图只有黑白两种颜色官方文档 假设：颜色上限为180，颜色下限为50，图片颜色有40，80，200 图片颜色40 图片颜色40改成0就是黑色，图片颜色80改成255就
1.系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU):GPU软件环境:–MindSpore版本:1.7.0执行模式：静态图(GRAPH)–Python版本:3.7.6–操作系统平台:linux2.报错信息2.1问题描述将优化好的图像用cv2进行图片保存，由于没有将tensor转换为numpy，导致cv2.imwrite运行失败。2.2报错信息cv2.error:OpenCV(4.6.0):-1:error:(-5:Badargument)infunction'imwrite'Overloadresolutionfailed:imgisnotanumpyarray,neitherascalarE
1.系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU):GPU软件环境:–MindSpore版本:1.7.0执行模式：静态图(GRAPH)–Python版本:3.7.6–操作系统平台:linux2.报错信息2.1问题描述将优化好的图像用cv2进行图片保存，由于没有将tensor转换为numpy，导致cv2.imwrite运行失败。2.2报错信息cv2.error:OpenCV(4.6.0):-1:error:(-5:Badargument)infunction'imwrite'Overloadresolutionfailed:imgisnotanumpyarray,neitherascalarE
cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。百度百科对KNN算法的概括如下：邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。百度百科对KNN算法的概括如下：邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
安装seleniumcv2pyautogui直接win+R输入cmd打开窗口直接输入下面语法即可安装成功，其他两个库同理pipinstallselenium通用部分：先加载对应的谷歌浏览器，用selenium把目标网页打开，然后点开登陆页面进入页面可以定位到登陆地址发现是一个文本，可以通过find_elements()方法中的By.LINK_TEXT来定位含连接的文本元素，也可以通过CLASS_NAME来寻找元素，先进行成功登陆注意：此处我的版本是selenium4，不同版本语法不同，本人在此处因为不同版本selenium的语法不同导致定位不到元素，一定要找到对应版本，去查官方文档才是最准确的
