import tensorflow as tfimport numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltsess=tf.Session()name='../main/0.jpg' # 相对位置img=tf.read_file(name) # 用tf读取图像img=tf.image.decode_image(img) # 因为读取图片为字符需要解码img_shape=sess.run(img) # 只有运行了命令就可以得到图片…

目标:介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案. TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一的格式来存储数据(TFRecord).TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的格式存储的. tf.train.Example的定义:…

话不多,具体内容在开源中国里我的博客:https://my.oschina.net/u/3770644 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#导入必要包import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf#从本地磁盘读取图像数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("C:/path/to/picture.jpg", 'rb').read()…

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/…

TensorFlow支持JPG.PNG图像格式,RGB.RGBA颜色空间.图像用与图像尺寸相同(height*width*chnanel)张量表示.通道表示为包含每个通道颜色数量标量秩1张量.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像加载与二进制文件相同.图像需要解码.输入生成器(tf.train.string_input_producer)找到所需文件,加载到队列.tf.WholeFileReader加载完整图像文件到内存,WholeFileReader.read读取图像,tf.ima…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

Tensorflow图像处理主要包括:调整尺寸,图像翻转,调整色彩,处理标注框. 代码如下: #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('cat.jpg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_j…

一.图片处理 1.图片存取 tf.gfile import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_bytes = tf.gfile.FastGFile("dog.jpg", 'rb').read() # 字节 with tf.Session() as session: # 2.图片解码 img = tf.image.decode_jpeg(image_bytes) # print(img) # tensor('De…

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.GFile("./picture.jpg", "rb").read() with tf.Session() as sess: """ 图像编码解码处理 """ # 解码过程 img_data = tf.image.decode_jpeg(imag…

图像的亮度.对比度等属性对图像的影响非常大,这些因素都会影响最后的识别结构.当然,复杂的预处理过程可能会导致训练效率的下降(利用TensorFlow中多线程处理输入数据的解决方案). 同一不同的原始数据格式-----TFRecord格式 TensorFlow图像处理函数:图像编码处理 img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)    (RGB色彩模式的图像看做是一个三维矩阵,矩阵的每个数表示了图像上不同位置,不同颜色的亮度,然而图像在存储时并不是直…

目录: 一.TFRecord输入数据格式 1.1 TFrecord格式介绍 1.2 TFRecord样例程序 二.图像数据处理 2.1TensorFlow图像处理函数 2.2图像预处理完整样例 三.多线程数据输入处理框架 3.1 队列与多线程 3.2输入文件队列 3.3组合训练数据(batching) 3.4输入数据处理框架  一.TFRecord输入数据格式 TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord 1.1 TFrecord格式介绍 TFRecord文件…

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474   首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 图像编码处理+图像大小调整+图像翻转+图像色彩调整+处理标注框 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test1.py @time: 20…

喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案. 在大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率.当然在TensorFlow中提供了几类图像处理函数,…

tensorflow 中自带了很多图像处理的方法,基本都在 tf.image 模块中,虽然不如 opencv 强大,但也比较常用,这里做个记录. 图像编解码 1. 用 tf 的方法读取图片后,都需要进行编解码,才能在 tf 中继续处理: 2. tf 提供了各种类型图像的编解码:decode_gif,decode_png,decode_jepg,decode_image,encode_png 等待,用法类似 tf.image.decode_png(contents, channels=0, dty…

1.tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数: import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('/Users/jk/Downloads/timg.jpeg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #通过tf.img.…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg…

由于修改计算机名称或不同电脑上操作忘记签入,则需要强制签入文件 具体步骤如下: 1.在命令行中输入"cd  C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\IDE"(tf程序在文件夹),进入tf程序所在目录. 2.查找那个人所用到的workspace,操作如下: tf workspaces /owner:[用户登录名]/server:http://(TFS服务器IP):8080/tfs 3.查看那个人挂起的更改: tf sta…

前些日子看到HP公司和京东在搞服务器促销活动,于是就入了一个 ProLiant MicroServer Gen8 的低配版 相比上一代产品,新一代 MicroServer系列微型服务器可更换处理器,还多了 USB 3.0.双千兆网卡和 iLO网卡远程管理等功能,可玩性更高.另外,Gen8主板上还多了一个内置的 tf卡槽,可用于引导系统,于是打算在 tf卡上安装 ESXi 5.x操作系统. tf卡槽位置,借用一张 Nastime网站 上的图片 HP官网提供了专用的 ESXi光盘镜像文件的下载链接…

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

前面基本上把 TensorFlow 的在图像处理上的基础知识介绍完了,下面我们就用 TensorFlow 来搭建一个分类 cifar10 的神经网络. 首先准备数据: cifar10 的数据集共有 6 万幅 32 * 32 大小的图片,分为 10 类,每类 6000 张,其中 5 万张用于训练, 1 万张用于测试.数据集被分成了5 个训练的 batches 和 1 个测试的 batch.每个 batch 里的图片都是随机排列的.官网上提供了三个版本的下载链接,分别是 Python 版本的,Mat…

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab…

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso…

在机器人的控制中,坐标系统是非常重要的,在ROS使用tf软件库进行坐标转换. 相关链接:http://www.ros.org/wiki/tf/Tutorials#Learning_tf 一.tf简介         我们通过一个小小的实例来介绍tf的作用. 1.安装turtle包 $ rosdep install turtle_tf rviz $ rosmake turtle_tf rviz 2.运行demo 运行简单的demo: $ roslaunch turtle_tf turtle_tf_…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…

现在我们手机的内存卡多为Micro SD卡,又叫TF卡,所以Micro SD卡比SD卡常见.自己曾经也想写写SD卡的读取程序,但又不想特地再去买个SD卡,这时想起手机内存卡不是和SD卡很像吗?在网上查了以后发现SD卡和Micro SD卡其实也就大小和引脚不一样,它们的操作其实是一样的,所以网上的SD卡读写代码其实可以直接拿来用.关于SD卡和Micro SD卡的引脚定义和不同可见下两表: 我们可以发现Micro SD卡只有8个引脚是因为比SD卡少了一个Vss.当然你也可以买个卡套套在Micro S…

    一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主题的权重大小.主要是通过包含了该term的docuement的数量和docuement set的总数量来比较的.出现的次数越多,权重越小.…

1. 使用函数df(field,keyword) 和idf(field,keyword). http://118.85.207.11:11100/solr/mobile/select?q={!func}product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29%29&fl=title,score,product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title…