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使用重新运行的计算机视觉项目的交互式数据探索
使用openCV和重新运行带有重播的计算机视觉项目的交互式数据探索的计算机视觉管道中的动态信号首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学数据可视化和探索的工具使我可以更快地迭代计算机视觉项目的方式，尤其是当我面临的问题并不简单时，我需要根据动态时间变化信号做出算法或设计决策。通过仅查看屏幕上绘制的迅速变化的数字或保存在表中，这些信号通常可能具有挑战性。
基于动态时变信号做出算法或设计决策在处理其中一些问题的同时，我探索了OpenCV的内置交互元素，但是除了某些滑块以外，该选项非常有限，尤其是在尝试集成一些动画图时。有一些骇人听闻的方法可以将Matplotlib的动态图从OpenCV获取，我在这篇文章中探讨了这一点。
OpenCV
hacky
matplotlib
发布
我还探索了诸如TKINTER之类的不同UI框架，我在上一个项目中使用了情感分析可视化。我构建了一个自定义组件，使我能够显示动态帧。但是，它仍然并不是真正的任务工具，尤其是在尝试使用交互式图时。
tkinter
最后一个项目
，然后我偶然发现了重播。每隔一段时间，我都会发现一个真正使我兴奋的工具或框架，这正是其中之一。 Rerun是一种开源工具，可视化通常在机器人域中发现的数据，从简单的时间序列数据和静态图像到复杂的3D点云，视频流或其他类型的多模式数据。演示看起来确实令人印象深刻，设置和代码示例非常简单，我立即被迷住了。
重新延伸因此，我决定从一个先前的项目中重新打击我的球跟踪演示，并使用重播绘制数据。让我向您展示使用和创建交互式应用程序非常容易！
QuickStart
您可以使用PIP或UV：
pip安装rerun-sdkuv添加rerun-sdk
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