%20(2).svg)
项目简介
本项目是结合计算机视觉和雷达建模的创新系统，开发了高效、精确的视觉与雷达数据处理工具。项目覆盖图像识别、目标检测、雷达信号处理等多领域，适用于自动驾驶、智能安防、无人机等应用场景。
项目的主要特性和功能
- 视觉数据集分类处理：可自动标注和整理图像数据，支持多种图像预处理操作，如翻转、缩放、旋转、平移、裁剪、调整亮度、调整饱和度等。
- 雷达数据处理：能接收、解析和处理雷达信号，实现目标检测和跟踪。
- 数据集分割：将大型数据集分割为多个子数据集，便于模型训练和验证。
- ROS（机器人操作系统）兼容：提供与ROS1和ROS2兼容的接口和工具，方便在机器人平台开发和部署。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
1. 环境准备：
- 安装Python 3.x版本。
- 安装所需的Python库，如OpenCV、NumPy等，通过以下命令安装：
bash
pip install opencv-python numpy
2. 数据集准备：
- 准备需处理的数据集，确保数据格式正确，数据集应包含图像文件和对应的标签文件。
3. 运行脚本：
- 根据需求运行相应的Python脚本。例如，若需自动标注图像数据，可运行Auto_label目录下的脚本。
- 示例命令：
bash
python Auto_label/alignment.py
4. 参数配置：
- 根据具体脚本的需求，配置相应的参数，如文件路径、处理数量等。参数配置通常通过修改脚本中的变量或命令行参数实现。
5. 结果查看：
- 运行完成后，查看处理结果，确保数据正确。处理后的文件通常会保存在指定的输出目录中。
注意事项： - 具体使用哪个脚本和功能，需根据实际需求选择。 - 详细的使用方法和参数配置，请参考每个脚本的说明文档。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】