from kivy.uix.label import Label class FloatLayoutWidget(FloatLayout): def __init__(self,**kwargs): super().__init__(**kwargs) la = Label(text='Hello world') self.add_widget(la) class LabelApp(App): def build(self): return FloatLayoutWidget() if __name__ == '__main__': Lab...
classCustomLabel(Label):def__init__(self,master=None,**kwargs):super().__init__(master,**kwargs)self.configure(font=("Arial",12))defconfigure(self,cnf=None,**kwargs):if"text"inkwargs:text=kwargs["text"]ifisinstance(text,str):score=int(text)ifscore>=90:kwargs["fg"]="green"kwa...
用于获取或设置图层的单个标注类表达式。这可以简单到只有一个字段,也可以使用 VBScript、JScript 或 Python 表达式来进行更高级的表达。 String SQLQuery (可读写) 用于获取或设置图层的单个标注类 SQLQuery。这在将标注限制为某些要素方面十分有用。 String ...
LabelClass 示例 3 以下脚本使用 Python 和 Arcade 语言选项创建两个新的标注类。 p = arcpy.mp.ArcGISProject('current') m = p.listMaps('Map')[0] l = m.listLayers('GreatLakes')[0]#Enable layer labels but toggle off all existing label classesl.showLabels =Trueforlcinl.listLabelClasses():...
/usr/bin/env pythonfrom __future__importprint_functionimportargparseimportglobimportosimportos.pathasospimportimgvizimportnumpyasnpimportlabelme defmain():parser=argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)parser.add_argument("--input_dir",default="D:/Dataset/road_dataset...
你完全可以举一反三,直接使用它来做多类别(multi-class)分类任务,例如三分类情感分析(正向、负向、中性)之类。 这时候,《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?》一文中其他的代码,都是可以复用的。 你只需要调整一下测量指标(Evaluation Metrics)。 例如说,f1 分数专门针对二分类。你用它衡量多分类任务,...
python labelstudio2doccano.py --labelstudio_file dataset/label-studio.json 参数说明: labelstudio_file: label studio 的导出文件路径(仅支持 JSON 格式)。 doccano_file: doccano 格式的数据文件保存路径,默认为 "doccano_ext.jsonl"。 task_type: 任务类型,可选有抽取("ext")和分类("cls")两种类型的任务...
In [5] !python evaluate.py \ --model_path ./checkpoint/model_best \ --test_path ./data/dev.txt \ --batch_size 16 \ --max_seq_len 512 [2023-03-31 16:16:18,503] [ INFO] - We are using <class 'paddlenlp.transformers.ernie.tokenizer.ErnieTokenizer'> to load './checkpoint/mode...
python labelme2coco.py--input_dirimages--output_dircoco--labelslabels.txt 1️⃣ --input_dir:指定images文件夹 2️⃣ --output_dir:指定你的输出文件夹 3️⃣ --labels:指定你的labels.txt文件 执行结果如下图: 生成的coco数据集目录结构如下: ...
/usr/bin/env python from__future__ import print_function import argparse import glob import os import os.pathasosp import sys import imgviz import numpyasnp import labelme def main(): parser=argparse.ArgumentParser( formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter...