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Linux No module named _tkinter
时间: 2023-06-29 13:17:47
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这个错误通常是因为你的 Python 解释器没有安装 tkinter 模块导致的。在 Linux 中，你可以通过安装 tk 包来解决这个问题。你可以尝试在终端中运行以下命令来安装 tkinter：
```bash
sudo apt-get install python-tk
如果你使用的是其他的 Linux 发行版，可以使用相应的包管理器来安装 tkinter。如果你使用的是 Python 虚拟环境，则需要在虚拟环境中安装 tkinter。你可以使用以下命令来安装：
```bash
pip install tk
安装完成后，你的 Python 解释器应该能够正常导入 tkinter 模块了。
相关问题
no module named _tkinter
### 回答1：
这个错误通常是由于缺少 Tkinter 模块导致的。Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库，如果你的 Python 安装中没有包含它，就会出现这个错误。你可以尝试重新安装 Python，并确保在安装过程中选择了包含 Tkinter 的选项。如果你已经安装了 Python，可以尝试使用 pip 安装 Tkinter 模块，命令为：pip install tkinter。如果你使用的是 Python 2.x 版本，Tkinter 模块名称为 Tkinter，而不是 tkinter。
### 回答2：
"No module named _tkinter" 这个错误通常出现在Python中使用Tkinter模块时。Tkinter是Python的标准GUI库，用于创建窗口、按钮、标签等等。如果你在Python中运行代码时收到这个错误，可能是因为你的系统中缺少Tkinter模块。
首先，你需要确定你是在哪个操作系统上运行Python。Tkinter模块在不同的操作系统上的安装方法可能有所不同。
如果你使用的是Windows操作系统，那么通常情况下，Python的安装包已经包含了Tkinter模块。你可以尝试重新安装Python，确保在安装过程中选择安装Tkinter模块。
如果你使用的是Linux操作系统，你可能需要手动安装Tkinter模块。你可以使用终端命令来安装Tkinter模块，具体命令可能因所使用的Linux发行版而有所不同。例如，对于Debian或Ubuntu发行版，你可以使用如下命令来安装Tkinter模块：
sudo apt-get install python3-tk
```
No module named 'tkinter
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3.2.3 新闻栏目表(
矫正图像带的旋转角度信息和目标检测标签坐标也随之改变.zip
1 目标检测的定义
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
目标检测任务可分为两个关键的子任务，目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置（目标定位），然后给出每个目标的具体类别（目标分类）。输出结果是一个边界框（称为Bounding-box，一般形式为(x1,y1,x2,y2)，表示框的左上角坐标和右下角坐标），一个置信度分数（Confidence Score），表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率（首先得到类别概率，经过Softmax可得到类别标签）。
1.1 Two stage方法
目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段，主要用于生成潜在的目标候选框（Bounding-box proposals）。这个阶段通常使用卷积神经网络（CNN）从输入图像中提取特征，然后通过一些技巧（如选择性搜索）来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段，将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类，并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高，缺点是速度相对较慢。
常见Tow stage目标检测算法有：R-CNN系列、SPPNet等。
1.2 One stage方法
One stage方法直接利用模型提取特征值，并利用这些特征值进行目标的分类和定位，不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快，因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低，因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。
常见的One stage目标检测算法有：YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。
2 常见名词解释
2.1 NMS(Non-Maximum Suppression)
目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框，对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制，作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果，这样可以加快算法效率，其主要流程如下：
设定一个置信度分数阈值，将置信度分数小于阈值的直接过滤掉
将剩下框的置信度分数从大到小排序，选中值最大的框
遍历其余的框，如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值（一般为0.7），就将框删除（超过设定阈值，认为两个框的里面的物体属于同一个类别）
从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的，重复上述过程，直至所有框处理完毕
2.3 mAP(mean Average Precision)
mAP即均值平均精度，是评估目标检测模型效果的最重要指标，这个值介于0到1之间，且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值，那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念，还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。
首先我们设置置信度阈值（Confidence Threshold）和IoU阈值（一般设置为0.5，也会衡量0.75以及0.9的mAP值）：
当一个预测边界框被认为是True Positive（TP）时，需要同时满足下面三个条件：
Confidence Score > Confidence Threshold
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预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值
不满足条件2或条件3，则认为是False Positive（FP）。当对应同一个真值有多个预测结果时，只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive，其余被认为是False Positive。
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