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1. 到 Github 下載 tesseract-ocr-w64-setup-5.3.3.20231005.exe 來安裝Tesseract。

2. 記錄Tesseract安裝的路徑，預設路徑通常為 C:\Program Files\Tesseract-OCR。

3. 將Tesseract.exe路徑新增到環境變數中

 

  1. pip install pytesseract
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Python中執行Pytesseract模組錯誤  - 錯誤訊息

  1. raise TesseractNotFoundError()
  2. pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your PATH. See README file for more information.
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在測試 mnist 數字辨識時

代碼來源
https://hackmd.io/@Maxlight/SkuYB0w6_#3-hyperparameter
 

  1. import torch
  2. from torch.utils import data as data_
  3. import torch.nn as nn
  4. from torch.autograd import Variable
  5. import matplotlib.pyplot as plt
  6. import torchvision
  7. import os
  8.  
  9. EPOCH = 1
  10. BATCH_SIZE = 50
  11. LR = 0.001
  12. DOWNLOAD_MNIST = False
  13.  
  14. train_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist',train = True,transform = torchvision.transforms.ToTensor(),download = DOWNLOAD_MNIST)
  15.  
  16. print(train_data.train_data.size())
  17. print(train_data.train_labels.size())
  18. plt.ion()
  19. for i in range(11):
  20.   plt.imshow(train_data.train_data[i].numpy(), cmap = 'gray')
  21.   plt.title('%i' % train_data.train_labels[i])
  22.   plt.pause(0.5)
  23. plt.show()
  24.  
  25. train_loader = data_.DataLoader(dataset = train_data, batch_size = BATCH_SIZE, shuffle = True,num_workers = 2)
  26.  
  27. test_data = torchvision.datasets.MNIST(root = './mnist/', train = False)
  28. test_x = torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim = 1).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255.
  29. test_y = test_data.test_labels[:2000]
  30.  
  31. class CNN(nn.Module):
  32.   def __init__(self):
  33.     super(CNN, self).__init__()
  34.     self.conv1 = nn.Sequential(
  35.         nn.Conv2d(in_channels = 1, out_channels = 16, kernel_size = 5, stride = 1, padding = 2,),# stride = 1, padding = (kernel_size-1)/2 = (5-1)/2
  36.         nn.ReLU(),
  37.         nn.MaxPool2d(kernel_size = 2),
  38.     )
  39.     self.conv2 = nn.Sequential(
  40.         nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),
  41.         nn.ReLU(),
  42.         nn.MaxPool2d(2)
  43.     )
  44.     self.out = nn.Linear(32*7*7, 10)
  45.  
  46.   def forward(self, x):
  47.     x = self.conv1(x)
  48.     x = self.conv2(x)
  49.     x = x.view(x.size(0), -1)
  50.     output = self.out(x)
  51.     return output, x
  52.  
  53. cnn = CNN()
  54. print(cnn)
  55.  
  56. optimization = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr = LR)
  57. loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
  58.  
  59. for epoch in range(EPOCH):
  60.   for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(train_loader):
  61.     bx = Variable(batch_x)
  62.     by = Variable(batch_y)
  63.     output = cnn(bx)[0]
  64.     loss = loss_func(output, by)
  65.     optimization.zero_grad()
  66.     loss.backward()
  67.     optimization.step()
  68.  
  69.     if step % 50 == 0:
  70.         test_output, last_layer = cnn(test_x)
  71.         pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
  72.         accuracy = float((pred_y == test_y.data.numpy()).astype(int).sum()) / float(test_y.size(0))
  73.         print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)
  74.  
  75. test_output, _ = cnn(test_x[:10])
  76. pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
  77. print(pred_y, 'prediction number')
  78. print(test_y[:10].numpy(), 'real number')
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ubuntu firefox播放久了，突然不能用了
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ubuntu firefox youtube cannot play

ubuntu firefox youtube cannot
ubuntu firefox youtube cannot
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結果圖：
Yolov8 照片偵測後如何抓物體座標位置

座標：

  1. [[ 16 290]
  2. [412 491]
  3. [740 626]
  4. [283 631]
  5. [146 651]
  6. [ 32 710]]
  7. 5.0
  8. image 1/1 D:\yolo\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 83.9ms
  9. Speed: 3.0ms preprocess, 83.9ms inference, 4.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)
  10. tensor([[ 22.3412, 228.0822, 802.0841, 754.3939]], device='cuda:0')
  11. 準確率 0.879738450050354
  12. x,y: [[412 491]]
  13. 0.0
  14. tensor([[ 47.5999, 398.8344, 244.2552, 903.1386]], device='cuda:0')
  15. 準確率 0.873720109462738
  16. x,y: [[146 651]]
  17. 0.0
  18. tensor([[670.3670, 376.9174, 810.0000, 875.0829]], device='cuda:0')
  19. 準確率 0.8693700432777405
  20. x,y: [[740 626]]
  21. 0.0
  22. tensor([[220.5713, 405.7240, 344.5589, 857.2506]], device='cuda:0')
  23. 準確率 0.819391667842865
  24. x,y: [[283 631]]
  25. 11.0
  26. tensor([[7.7698e-02, 2.5441e+02, 3.2119e+01, 3.2465e+02]], device='cuda:0')
  27. 準確率 0.44594067335128784
  28. x,y: [[ 16 290]]
  29. 0.0
  30. tensor([[3.2650e-02, 5.4988e+02, 6.4001e+01, 8.6930e+02]], device='cuda:0')
  31. 準確率 0.29976797103881836
  32. x,y: [[ 32 710]]
  33.  
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訓練強大且準確的目標偵測模型需要全面的資料集。本指南介紹了與 Ultralytics YOLO 模型相容的各種資料集格式，並深入了解其結構、用法以及如何在不同格式之間進行轉換。



支援的資料集格式Ultralytics YOLO 格式

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Yolov8 AttributeError: 'str' o
  1. Model summary (fused): 168 layers, 3011108 parameters, 0 gradients
  2.                  Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 45.58it/s]
  3.                    all         12         12          0          0          0          0
  4. Traceback (most recent call last):
  5.   File "D:\yolo\testyolo.py", line 13, in <module>
  6.     model.train(data="data.yaml",
  7.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 334, in train
  8.     self.trainer.train()
  9.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 195, in train
  10.     self._do_train(world_size)
  11.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 418, in _do_train
  12.     self.final_eval()
  13.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 573, in final_eval
  14.     self.metrics = self.validator(model=f)
  15.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 115, in decorate_context
  16.     return func(*args, **kwargs)
  17.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\ultralytics\engine\validator.py", line 190, in __call__
  18.     self.print_results()
  19.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\ultralytics\models\yolo\detect\val.py", line 165, in print_results
  20.     names=self.names.values(),
  21. AttributeError: 'str' object has no attribute 'values'
  22. Exception in thread Thread-12 (plot_images):
  23. Traceback (most recent call last):
  24.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\threading.py", line 1009, in _bootstrap_inner
  25.     self.run()
  26.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\threading.py", line 946, in run
  27.     self._target(*self._args, **self._kwargs)
  28.   File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python310\lib\site-packages\ultralytics\utils\plotting.py", line 442, in plot_images
  29.     c = names.get(c, c) if names else c
  30. AttributeError: 'str' object has no attribute 'get'
  31.  
  32. Process finished with exit code 1
  33.  
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官方文件鏈結 https://docs.ultralytics.com/models/

程式碼

  1. from ultralytics import YOLO
  2. import os
  3. os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]  =  "TRUE"
  4.  
  5. if __name__ == '__main__':
  6.     # Load a COCO-pretrained YOLOv8n model
  7.     model = YOLO('yolov8n.pt')
  8.  
  9.     # Display model information (optional)
  10.     model.info()
  11.  
  12.     # Train the model on the COCO8 example dataset for 100 epochs
  13.     results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
  14.  
  15.     # Run inference with the YOLOv8n model on the 'bus.jpg' image
  16.     results = model('bus.jpg')
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  1. 代碼報錯
  2. OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
  3. OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked intograms link. cause incorrect results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, eg by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library。 variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/support/ducts
複製代碼
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