pyinstaller -F run.py --add-data'images/*:images' 根据上面参数的介绍,这个命令的意思是在将以run.py为入口的Python程序打成单个可执行文件的同时把目前相对位置为images文件夹下的所有文件嵌入到在执行时相对位置为images的文件夹中。要是有更多的资源文件夹或文件可以在后面继续添加--add-data参数。 但是这样...
# 使用自定义数据集进行训练epochs=500,# 训练500个周期imgsz=640,# 调整图像大小batch=16,# 减少批次大小device='cpu'# 使用CPU进行训练)print("训练完成")path:D:\PyProjects\yolo\xl# 预训练模型路径train:images/train# 训练
import argparse class WatermarkText(): def __init__(self): parser = argparse.ArgumentParser(description='Add watermark to images.') parser.add_argument('--image_path', type=str, help='Path to the image directory.') parser.add_argument('--watermark_text', type=str, help='Text for waterm...
1.items.py中代码 # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class FirproItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Fie...
for i in all_li.find_all('li'): if i.find('b') is not None: title = i.find('b').text else: title = 'NOT' images = i.find('a').find('img').get('src') save_images(title,images) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
在我们使用Linux命令行工具wrestool从二进制文件fakepdfmalware.exe中提取图像之前,我们首先需要创建一个目录来保存我们将提取的图像。代码清单1-6显示了如何完成所有这些操作。 代码清单1-6 从恶意软件样本中提取图像的Shell命令 $ mkdir images $ wrestool -x fakepdfmalware.exe -output=images $ icotool -x -...
images = sms.list_vm_images() 最后,为了使用捕获的映像创建虚拟机,请像前面一样使用 create_virtual_machine_deployment 方法,不过这次要传入 vm_image_name。 Python fromazureimport*fromazure.servicemanagementimport* sms = ServiceManagementService(subscription_id, certificate_path) name ='myvm'location ='...
python import os if not os.path.exists('images'): os.mkdir('images') img_url ='' response = requests.get(img_url) with open('images/test.jpg','wb') as f: f.write(response.content) 5.存储数据 一旦我们提取了所需的信息,我们需要将其存储在本地或数据库中。对于简单的应用程序而言,我们...
= os.path.basename(cc_image): images_in_devices.append(filename) if filename != os.path.basename(cc_image): files_removes_images.append(filename) images_files_list.update({key:images_in_devices}) files_removes_device_images.update({key:files_removes_images}) return files_removes_device_...
这一问题以往多采用字典学习、稀疏编码等方法加以建模。在2017年的CVPR中同时出现了2篇使用deep learning处理去雨问题的文章,本文将对其中的一篇文章“Removing rain from single images via a deep detail network”的demo例子移植到hikey970上运行。 本文使用的是一种新的基于深度卷积神经网络(CNN)...