from scipy.misc import imread,imshow img = imread('D:test.bmp') print img[:,:,2].shape imshow() 注意img[:,:,2]的最后一个维度上的值最大为2,因为是RGB图像,最多是3个2维矩阵的叠加. print img1[:, :, 3] 会产生 IndexError: index 3 is out of bounds for axis 2 with size 3

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U

1 依赖Required dependencies: six numpy scipy scikit-image (pip install -U scikit-image) OpenCV (i.e. cv2) 这些之前的文章都有 在ubuntu中配置深度学习python图片分类实验环境 2 下载并安装imgaug Clone the repository. From within the repository do: python setup.py sdist sudo pip install d

一.基于json模块的存储.读取数据 names_writer.py import json names = ['joker','joe','nacy','timi'] filename='names.json' with open(filename,'w') as file_obj: json.dump(names,file_obj) 解释:我们先导入json模块,再创建一个名字列表,第5行我们指定了要将该列表存储到其中的文件的名称.通常使用扩展名.json来指出文件存储的数据为json格式.

将上一篇中的例子,修改一下,将两个程序合二为一,如果存储了用户喜欢的水果就显示它,否则提示用户输入他喜欢的水果并将其存储到文件中. favorite.py import json filename = "favorite_fruit.json" def greet_user(): """问候用户,并指出他喜欢的水果""" fruit = get_saved_fruit() if fruit: print("I kno

仿照别人的程序写的bmp数据提取C代码,并将提取的数据放到txt文档中 /* date : 2014/06/24 designer :pengxiaoen version : dev4.9.9.0 function :读取bmp图片的图片数据信息到文件txt中.参考了其他的程序 bmp 文件格式: 第10个字节处存放图像数据起始地址 —— 此程序中25行用到 第36h - 0436h 字节处存放调色板 —— 此程序中没有用到 ***********************************

本篇文章我们以360图片为例,介绍scrapy框架的使用以及图片数据的下载. 目标网站:http://images.so.com/z?ch=photography 思路:分析目标网站为ajax加载方式,通过构造目标url从而请求数据,将图片数据存储在本地,将图片的属性存储在mongodb中. 1.首先定义我们需要抓取的字段 class ImageItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scr

java调用Linux执行Python爬虫,并将数据存储到elasticsearch中 一.以下博客代码使用的开发工具及环境如下: 1.idea: 2.jdk:1.8 3.elasticsearch:5.2.0 4.Linux 5.Python 6.maven 二.maven坐标: <!--java连接ulinix脚本架包--> <dependency> <groupId>ch.ethz.ganymed</groupId> <artifactId>

最近在做城市计算的项目,数据文件是以.h5的格式存储的,总结下其用法和特点 来自百度百科的简介: HDF(Hierarchical Data Format),可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式,并且可以在不同类型的机器上传输,同时还有统一处理这种文件格式的函数库.大多数计算机都支持这种文件格式. 目前常用的图像文件格式很多,如GIF,JPG,PCX,TIFF等.这些格式共同的缺点是结构太简单,不能存放除影像信息外其他的有用数据,像遥感影像的坐标值.参数等都无法在其中保存,而且用不同格式存

一.我们都知道Python由于GIL的原因导致多线程并不是真正意义上的多线程.但是TensorFlow在做多线程使用的时候是吧GIL锁放开了的.所以TensorFlow是真正意义上的多线程.这里我们主要是介绍queue式的多线程运行方式. 二.了解一下TensorFlow多线程queue的使用过程 tensorflow: 多线程是真正的多线程执行. 队列: tf.FIFOQueue(<capacity>, <dtypes>, <name>), 先进先出 tf.Rando

1. 多进程爬虫 对于数据量较大的爬虫,对数据的处理要求较高时,可以采用python多进程或多线程的机制完成,多进程是指分配多个CPU处理程序,同一时刻只有一个CPU在工作,多线程是指进程内部有多个类似"子进程"同时在协同工作.python中有多种多个模块可完成多进程和多线程的工作,此处此用multiprocessing模块完成多线程爬虫,测试过程中发现,由于站点具有反爬虫机制,当url地址和进程数目较多时,爬虫会报错. 2. 代码内容 #!/usr/bin/python #_*_ c

python为开发者提供了一个轻量级的数据存储方式shelve,对于一些轻量数据,使用shelve是个比较不错的方式.对于shelve,可以看成是一个字典,它将数据以文件的形式存在本地.下面介绍具体用法. import shelve #shelve提供一个open方法,接受一个文件作为参数. f=shelve.open('ceshi.text') #拿到一个shelve句柄,同时给shelve传入一个文件作为参数 #写入信息 f['info'] = {'name':'chris','age':1

Python爬虫框架Scrapy实例(三)数据存储到MongoDB任务目标:爬取豆瓣电影top250,将数据存储到MongoDB中. items.py文件复制代码# -*- coding: utf-8 -*-import scrapy class DoubanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # 电影名 title = scrapy.Field() # 基本信息 bd = scrapy.Field()

Python存储数据 使用json.dump()和json.load() 不管专注的是什么,程序都把用户提供的信息存储在列表和字典等数据结构中.用户关闭程序时,你几乎总是要保存他们提供的信息:一种简单的方式是使用模块json来存储数据. json(JavaScript object notation)格式最初是为JavaScript开发的,但随后成了一种常见的个是,被包括在Python在内的众多语言采用. 函数json.dump()接收两个实参:要存储的数据以及可用于存储数据的文件对象. imp

数据的检索.加工与存储 1.利用Numpy和pandas对CSV文件进行写操作 对CSV文件进行写操作,numpy的savetxt()函数是与loadtxt()相对应的一个函数,他能以诸如CSV之类的区隔型文件格式保存数组: np.savetxt('np.csv',a,fmt='%.2f',delimiter=',',header="#1,#2,#3,#4") 上面的函数调用中,我们规定了用以保存数组的文件的名称.数组.可选格式.间隔符(默认为空格符)和一个可选的标题. 利用随机数组来

1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示

小数据存储 我们在编写代码的时候,经常会涉及到数据存储的情况,如果是爬虫得到的大数据,我们会选择使用数据库,或者excel存储.但如果只是一些小数据,或者说关联性较强且存在存储后复用的数据,我们该如何存储呢? 使用open保存文本 最简单.粗暴+无脑的存储方式就是保存成一个文本文档了. 使用open函数,将结果一行行的保存成文本,这里涉及的知识点只有简单的几条: 文件读写模式,r .w.a.b.+ ,掌握这几种即可. 使用单独的open打开文件时,需要注意结尾时的调用close()函数关闭文档

# 问题场景:对接第三方时遇到一个图片存储问题,对方给的是他们服务器的图片路径地址,但是 我这里存储图片用的是 ImageField  字段属性,也设置了存储路径,现在一旦将图片显示到前端就会将设置的存储路径前缀也带上.但是又不能改成  CharField 字段属性,所以为了不影响当前数据的情况下,需要将第三方的图片下载到自己的服务器内,并存储.(不知道有没有更好的方法,反正我找了半天没找到..) # 这个转换可以相当于你提交表单时传的图片对象,可以直接存入django的 ImageField 

HTML正文存储为两种格式:JSON和CSV. 存储为JSON: 首先利用Requests访问http://seputu.com获取HTML文档: #!coding:utf-8 import requests import json from bs4 import BeautifulSoup user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' headers = {'User-agent': user_agent} r =

声明:本人是一个初学者,博客内容基本也是一些基础的东西,如果说的有什么问题欢迎纠正. 前言 许多人初学python之前应该也学习过其他的语言,比如博大精深的c语言,笔者在学习python之前就学习过c语言,众所周知的是c语言是一个面向过程的语言,而python是属于面向对象的语言,表明二者在编程时会有所不同.既然要说python的数据存储认识,为什么要提到c语言呢?下面介绍笔者在初学python时类比c语言出现的一些误区. 笔者学习c语言时经常性的想起一句话:指针即地址.在c语言的编程中传递参数

前言:每当需要分析或修改存储在文件中的信息时,读取文件都很有用,对数据分析应用程序来说尤其如此. 例如,你可以编写一个这样的程序:读取一个文本文件的内容,重新设置这些数据的格式并将其写入文件,让浏览器能够显示这些内容. 要使用文本文件中的信息,首先需要将信息读取到内存中.为此,你可以一次性读取文件的全部内容,也可以以每次一行的方式逐步读取. 操作文件中的函数/方法 在python中操作文件需要记住1个函数和3个方法 open函数负责打开文件,并且返回文件对象 read/write/close 三