转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_80ce3a550102w26x.html Convert between Python tuple and list a = (1, 2) # a is a tuple b = list(a) # b is a list c = tuple(b) # c is a tuple Convert between Python tuple, list and NumPy 1D array a = (1, 2) # a is a tu

概述 PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为torch.FloatTensor.详细过程如下: PIL与CV数据格式 PIL(RGB) PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,一般操作如下: fro

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

先上知乎上大神所写: 你看过/写过哪些有意思的代码? 然后别急着看blog,玩一把游戏再说! 看知乎评论,有人说他用了一个下午时间就写出来了. wo kao!!! 我断断续续写了一周的下午才搞定,然后又用了4个小时将近一个下午才将代码搬到博客园. 要说这个自动连接连连看说简单也简单,说不简单也不简单.反正是没你想的那么简单也没你想的那么复杂(喜欢说废话的人).做这个小程序遇到了好几个问题,一个一个搞定还蛮有成就感. 我也先放一个视频来看看程序跑起来的效果,(话说博客园不能上传视频,只能上传swf

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

1.python opencv的putText只能画英文上去 2.借鉴这个https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79108491 使用pil 首先,你需要下载一个tff包,http://www.downcc.com/font/248408.html这个是在网上搜索的微软雅黑的文字包,随便你放在哪里,只有能读到就好了.接下来就按照下面的代码: img_PIL = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image_show, cv

0 引言 本文是之前为了解决如何将文字贴到图片上而编写的代码,默认是如发票一类的,所以并未考虑透视变换等.且采用的是pygame粘贴方式,之前也尝试过opencv的seamlessClone粘贴. 值得注意的是,通过修改参数,增加各种干扰操作(羽化,噪音等等),生成的数据集看似丰富,其实因为内在的数据分布还是十分单一,也就是用该数据集去作为ocr的模型训练集,得到的模型仍然无法在现实生活场景上使用.因为在现实世界中,你光照角度,拍摄角度,打印机用墨等等都是一种变量,而这些变量都会让现实世界的票据

pythonic 风格编码 入门python好博客 进阶大纲 有趣的灵魂 老齐的教程 老齐还整理了很多精华 听说 fluent python + pro python 这两本书还不错! 元组三种遍历,有点像回字有四种写法一样...苦笑 for index in range(0,len(tuple_1)): ... print(tuple_1[index]) >>> for index in range(0,len(tuple_1)): ... print('{}--{}'.format(

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,

本人是windows10 ,Python3.6 32位.因为业务需要,需要实现一批图片处理,对比PIL和OpenCV后,选择后者.此文为菜鸟记录,大手子们求放过. 1.下载. 直接 pip install opencv-python. 2.测试.打开图片. import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('E:\work\pic_rename\号码hm1.tif',1) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) c

图像操作 图像基本概念 在图像数字化表示当中,分为黑白和彩色两种.在数字化表示图片的时候,有三个因素.分别是图片的长.图片的宽.图片的颜色通道数.那么黑白图片的颜色通道数为1,它只需要一个数字就可以表示一个像素位:而彩色照片就不一样了,它有三个颜色通道,分别为RGB,通过三个数字表示一个像素位.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(heightwidthchnanel)张量表示.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像大小压缩

http://cuiqingcai.com/3179.html # *-* coding: UTF-8 *-* import urllib2 import cookielib import re import time import os #################################### #cookie cookie = cookielib.CookieJar() handler = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie) opener =

图像操作 图像基本概念 在图像数字化表示当中,分为黑白和彩色两种.在数字化表示图片的时候,有三个因素.分别是图片的长.图片的宽.图片的颜色通道数.那么黑白图片的颜色通道数为1,它只需要一个数字就可以表示一个像素位:而彩色照片就不一样了,它有三个颜色通道,分别为RGB,通过三个数字表示一个像素位.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(heightwidthchnanel)张量表示.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像大小压缩

python中有很多很好用的第三方库,现在记录一下这些库以及如何下载 一.virtualenv,这是一个可以将生产环境隔离开的python库,非常好用 在linux下使用pip install virtualenv window下建议使用virtualenvwrapper-win, pip install virtualenvwrapper-win 这个库的简单入门使用请一步另一篇文章 http://www.cnblogs.com/lgh344902118/p/7010797.html 二.re

人脸检测.模型训练.人脸识别 2018-08-15 今天给大家带来一套人脸识别一个小案例,主要是帮助小伙伴们解决如何入门OpenCV人脸识别的问题,现在的AI行业比较火热,AI技术的使用比较广泛.就拿现在的只能手机来说吧,现在很多智能手机都必须有人脸识别解锁.拍照自动美颜.拍照物体识别等等功能,这些都是AI技术的功劳.在此也不多说了,让我们来见证奇迹的发生. 1.首先我们先准备好跑代码的环境,这一点很重要,我在跑这个代码的时候就是环境配置搞了我半天的实际,很头疼.我使用的是python3.6.5

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13071.html 前言: OpenCV是开源的跨平台计算机视觉库,提供了Python等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. opencv中内置了基于Viola-Jones目标检测框架的Harr分类器,只需要载入一个配置文件(haarcascade_frontalface_alt.xml)就能直接调用detectObject去完成检测过程,同时也支持其他特征的检测(如鼻子.嘴巴等). 本程序用wxP

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

python拓展包安装 直接安装拓展包默认路径: Unix(Linux)默认路径:/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packagesWindows默认路径:C:\PythonXY\Lib\site-packages 测试和升级python拓展安装包pip 查看pip安装时对应的Python版本 which pip /d/python3.4.2/Scripts/pip 更新pip: python -m pip install --upgrade pip 测试python拓

主要三个库:Pilow(PIL).OpenCV.Skimage(针对scipy,用的少) 小例子:给一张图片的左上角粘贴一个相同的图片(缩略并旋转了45度) from PIL import Imageim1=Image.open('1.jpg') #输出图像的像素.格式.JPG等print(im1.size,im1.format,im1.mode)im1.save('2.png')im2=Image.open('2.png')size=(288,180) #将图片缩小到size范围im2.thu

回到上一篇文件的读取分这么几步: # 构造队列 # 1,构造图片文件的队列 file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist) # 构造阅读器 # 2,构造图片阅读器读取队列数据(按一张) reader = tf.WholeFileReader() # 读取文件然后解码 # 3, 读取图片数据并进行解码 key,value = reader.read(file_queue) image = tf.image.decode_jpeg(valu