在做图像处理的时候,自己常用的是将PIL的图片对象转换成为numpy的数组,同时也将numpy中的数组转换成为对应的图片对象. 这里考虑使用PIL来进行图像的一般处理. from PIL import Image img = Image.open("lena.jpg") print type(img) img = np.array(img) print type(img) <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> <typ

这是我学习北京理工大学嵩天老师的<Python数据分析与展示>课程的笔记.嵩老师的课程重点突出.层次分明,在这里特别感谢嵩老师的精彩讲解. NumPy库入门 数据的维度 维度是一组数据的组织形式.数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念. 一维数据: 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织.对应列表.数组和集合等概念. 列表和数组:一组数据的有序结构. 区别: 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据: 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合

NumPy库入门 NumPy数据存取和函数 数据的CSV文件存取 CSV文件 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值)是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None) frame:文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件. array:存入文件的数组. fmt:写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e. delimiter:分割字符串,默认是任何空格. 范例

简介 一:数据的CSV文件存取(一维或二维) (一)写入文件savetxt (二)读取文件loadtxt 二:多维数据的存取 (一)保存文件tofile (二)读取文件fromfile (三)NumPy 的便捷文件存取save/savez或load 三:NumPy的随机数函数(random模块) rand()均匀分布 randn()标准正态分布,有几个参数,代表有几个维度 randint()整数数组 seed()随机数种子 shuffle()根据数组第一轴产生一个新的乱序数组(在原数组基础) p

概括: 一:数据维度 (一)一维数据 (二)二维数据 (三)多维数据 (四)高维数据 二:Numpy的数组对象:ndarray (一)Numpy介绍 (二)N维数组对象ndarray (三)ndarray的元素类型 (四)当ndarray数组由非同质对象构成时 三:ndarray数组的创建方法 (一)从python中的列,元组等类型创建ndarray数组 (二)使用Numpy中函数创ndarray数组,如:arange,ones,zeros等 (三)使用Numpy中其他函数创建ndarray数组

Selenium默认的截图save_screenshot只支持对当前窗口内容进行截图,当如果你想要截取整个网页,那么,可以明确的告诉你. Selenium做不到. 你可以手工使用开发者工具Ctrl+Shift+P调出命令行菜单,执行Capture full screenshot命令进行截图,如下图图: 也可以通过 Selenium Webdriver的 execute_cdp_cmd()来调用一下Chrome DevTools Protocal提供的方法.但是,很遗憾,没有全屏截图的方法. Se

前一期博文中,初步探索了numpy中矩阵的几种运算操作,本文将展示numpy矩阵的元素抽取与合并操作. 1 元素抽取 在我们使用矩阵的时候,有时需要提取出矩阵的某些位置上的元素单独研究,这时就需要熟悉矩阵元素的定位操作. 1.1 提取单个元素 从上图中可以看到:矩阵的行列次序是从零开始的,即代码中矩阵的第0列(行)相当于我们通常认为的矩阵第1列(行). 1.2 提取多个元素 在抽取多个矩阵元素时,会用到形如"a:b"的表达,这是告诉python解释器我们要提取某个矩阵的第a+1行(列)

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

词云 词云是啥?词云突出一个数据可视化,酷炫.以前以为很复杂,不想python已经有成熟的工具来做词云.而我们要做的就是准备关键词数据,挑一款字体,挑一张模板图片,非常非常无脑.准备好了吗,快跟我一起动手吧 模块 本案例基于python3.6, 相关模块如下,安装都是直接 pip install <模块名>: wordcloud 作用如其名.本例核心模块,它把我们带权重的关键词渲染成词云 matplotlib 绘图模块,主要作用是把wordcloud生成的图片绘制出来并在窗口展示 numpy

一.简要说明 简述:本文主要展示将视频转成ASCII符号形式展示出来,带音频. 运行环境:Win10/Python3.5. 主要模块: PIL.numpy.shutil. [PIL]: 图像处理 [numpy]: 矩阵形式读取图片数据 *[shutil]: 删除目录 注意点:ffmpeg.exe(视频处理) 可以自行网上下载. 本文主要参考:Python将视频转换为全字符视频(含音频) 二.简单分析   在网上看到转成字符形式的视频,感觉挺有趣的,于是查阅相关资料,开始实现一下.基本思路:主要使

目录 0 引言 1 环境 2 需求分析 3 代码实现 4 代码全景展示 5 后记 0 引言 所谓的像素图,就是对图像做一个颗粒化的效果,使其产生一种妙不可言的朦胧感.费话不多说,先来看一张效果图. ▲效果图 ▲原图 怎么样,效果还不错吧?现在,我们用Python来实现这种像素化的效果. 1 环境 操作系统:Windows Python版本:3.7.3 2 需求分析 一个最简单的实现思路,在打开图片后,把图片分割成一些像素块,再对这些像素块中的图像信息进行处理(修改图像中的RGB值)即可. 这里我

0.Python的包管理 在刚开始学习Python的时候比较头疼各种包的管理,后来搜到一些Python的包管理工具,比如setuptools, easy_install, pip, distribute,了解到他们的大致关系如下图: Python包管理工具 总而言之,pip是一个方便安装和管理Python包的工具,是easy_install的取代,使用起来相对容易. 1.安装pip 安装pip很简单. 首先进入pip官方主页,跳转到安装介绍页面,下载get-pip.py,然后在cmd中执行: p

keras实现简单性别识别(二分类问题) 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 所需要的人脸检测模块 mtcnn和opencv https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw 第二步:准备数据集: 将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内. 数据集 h

"与其停留在概念理论层面,不如动手去实现一个简单demo ."       ——鲁迅 没有源码都是耍流氓github 前言 目前提供AI开发相关API接口的公司有很多,国外如微软.谷歌,国内的百度.腾讯等都有开放API接口.开发者只需要调用相关接口,几步就能开发出一个“智能APP”.通常情况AI接口有以下几类: 计算机视觉 图像分类.图像目标检测以及视频检测跟踪等等.这类API主要用于处理图像和视频,能够给图像打tag,并分析视频图片中的物体及其对应坐标轨迹等. 语言 包括自然语言处理

1. GAN简介 最近几年,深度神经网络在图像识别.语音识别以及自然语言处理方面的应用有了爆炸式的增长,并且都达到了极高的准确率,某些方面甚至超过了人类的表现.然而人类的能力远超出图像识别和语音识别的任务,像很多需要创造力的任务却是机器很难做到的.但是GAN使得机器解决这些任务成为可能. 深度学习的领军人物Yann LeCun曾经说过: 生成对抗网络(GAN)及其变种已经成为最近10年以来机器学习领域最重要的思想. 为了能更好的了解GAN,做一个比喻,想象一下制作伪钞的犯罪嫌疑人和警察这个现实中

1.创建一个未初始化矩阵 from __future__ import print_function import torch x = torch.empty(2,3)#uninitialized matrix print(x) 2.均匀分布 x = torch.rand(2,3) print(x) 3.创建一个零矩阵 x = torch.zeros(5,3,dtype = torch.long) print(x) 4.自定义初始化矩阵,覆盖并改变dtype x = torch.tensor([

i春秋作家:hlpureboy python+机器学习+验证码识别+源码 简单介绍 最近在写某网站的自动注册,在注册的过程中遇到一些问题,如js的执行.验证码的识别等等,今天给大家如何用python通过机器学习的方式实现验证码的识别,这次以i春秋验证码为例进行识别,尽可能的用简单的方式给大家讲解. 使用技术 [x] python 2.7 32 位 所需的库 PIL sklearn numpy pandas matplotlib [x] 数字图像处理基础(中值滤波等) [x] 机器学习KNN算法

一:Dragon绘制实例(三维扫描的绘制) 三维扫描主要用于对物体空间外形结构以及色彩进行扫描,用以获得物体表面的空间坐标, 他的主要意义在于能够将实物的立体信息转换为计算机能够直接处理的数据信号,为实物的数字化提供了相对方便快捷的手段, 因此,三维扫描为工业建模,文物保存,虚拟空间构建都起到了非常重要的作用. 下载地址:http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/,页面搜索Dragon即可 提取文件 import tarfile,os #读取tar压

前段时间我研究了PIE SDK与Python的结合,已经能成功的通过C#调用Python,获得彩色直方图.(上一篇随笔中有分享:https://www.cnblogs.com/yuan1120/p/11126869.html ) 在上次成功的基础上,这次我打算通过C#调用Python,返回得到直方图矩阵的数组,方便用于各种特征值的计算. 结果如下图所示: 先打开一张栅格图片 开发环境:vs2013 framework4. python 3.7 通过Python中的这三个模块 PIL.numpy.

前段时间我一直在研究PIE SDK与Python的结合,因为在我的开发中,我想获取一张图片的统计直方图,虽然在SDK中有提供关于直方图的类接口(如IStatsHistogram 接口.HistogramStatDialog 类),但其中有些方法得到的结果数据是有些小问题的(已经向技术人员反应),所以打算自己写一个. 我是通过PIE的官方博文(https://www.cnblogs.com/PIESat/p/10244229.html)进行研究的,使用的方法一:通过Main传参.在技术员姐姐的耐心

torchvision.transforms模块 官网地址:https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html# torchvision是独立于Pytorch的关于图像操作的一个工具库,目前包括六个模块: torchvision.datasets:几个常用视觉数据集,可以下载和加载,以及如何编写自己的Dataset. torchvision.models:经典模型,例如AlexNet.VGG.ResNet等,以及训练好的参数.