在使用Python编程时，有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候，表明无法找到名为‘io’的属性。
受到华为云一门课程的实验代码启发，警告意思是说 skimage.novice 模块将在0.14.版本丢弃，在0.16.版本后被移除。
scikit-image包含一下相关子模块，这里我们使用io模块实现格式转换，输入的geotiff具有很多个波段。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种，比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。（PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3，两者功能一样。）
异常：ModuleNotFoundError: No module named 'skimage'
机器学习十大不可忽视项目 前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level
前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level APIs、cleaner
AI 科技评论按：随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。
Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中，我们将讨论几个 Scikits 项目，例如：
曾今看过The Terminator的人肯定会同意这是那个时代最伟大的科幻电影。在电影中，詹姆斯卡梅隆推出了一个有趣的视觉效果概念，让观众可以看到被称为终结者的机器人的眼睛。这种效应后来被称为终结者视觉，在某种程度上，它将人类从背景中分割出来。它可能听起来完全不合适，但图像分割是当今许多图像处理技术的重要组成部分。
PyCharm是一款Python的IDE的编辑工具，它是由Jetbrains出品的产品。之前我在做Web项目，前端撰写JavaScript代码时，就是用的他们公司出品的前端开发神器WebStorm。因此，也一直对他们的产品很感兴趣，而且，如果是同一个公司的产品，在很多设置上都是相同的，也可以减少一些学习成本。
在运行一个深度学习网络的时候，需要用到cv2模块，但是，直接在pycharm中安装cv2模块时候，并没有显示这个模块。即cv2python3在pip中没有对应于python3的包，所以需要离线安装cv2模块。
概述 来源：pyimagesearch 编译：AI算法与图像处理 我想应该很多人都玩过腾讯的这款游戏《大家来找茬》，想当年不知道多少人用鼠标对着美女图一顿输出，就是找不到哪里不一样。 今天我们要用到图像技术可以应用到这个上面。
http://www.pyimagesearch.com/2015/03/02/convert-url-to-image-with-python-and-opencv/
OCR 的全称是 Optical Character Recognition，即光学字符识别，通俗点讲就是文字识别。在办公领域，最常用的就是识别图片上的文字，比如识别图片中的发票信息、合同信息、Excel 或者 Word 截图，比如说你对着喜欢的几页书拍了照，想把里面的文字抠出来怎么办？
理解图像中的信息一直是数据挖掘领域的一个难题，直到最近几年才开始得到真正解决。图像检测和理解算法已相当成熟，几大厂商使用这些算法研制的监测系统已投入商用，用来处理实际问题。这些系统能够理解和识别视频画面中的人和物体。
我们都知道，一般情况下，一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵（RGB 格式），当然也有四个矩阵（RGBA 格式）或者一个矩阵（灰度图）的情形。然而，进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽，传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下，要想减少带宽占用和传输时延，只能对数据进行压缩。稍微想一下，对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗？矩阵压缩有很多种方法，在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
学习数字图像处理，第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
在这篇文章中，我们将整理计算机视觉项目中常用的Python库，如果你想进入计算机视觉领域，可以先了解下本文介绍的库，这会对你的工作很有帮助。
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1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备： 本人使用 macOS，Python 版本直接使用 anaconda 的集成包，我们使用 anaconda 来管理环境，为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境： conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境：
安装环境的时候遇到错误：ERROR: No matching distribution found for skimage （之前遇到过很对次这个Error，但是一直忘记）
使用cv2都进来是一个numpy矩阵，像素值介于0~255，可以使用matplotlib进行展示
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
skimage是纯python语言实现的BSD许可开源图像处理算法库，主要的优势在于：
每个计算机视觉项目（无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色）都涉及处理图像。最后，模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。这就是为什么在这篇文章中，着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识，它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。
项目地址：https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing
Pillow是一个通用且用户友好的Python库，提供了丰富的函数集和对各种图像格式的支持，使其成为开发人员在其项目中处理图像的必要工具。
用 NumPy、 SciPy、 Scikit-Image 和 Astropy 探索宇宙
有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillow、OpenCV、matplotlib等）进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理，还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域，也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为：
本文讲述如何使用基于深度学习的人脸识别技术实现人员识别。首先介绍了基于深度学习的人脸识别技术的基本原理和常用框架，然后详细描述了如何使用Dlib库进行人脸检测和关键点检测，并结合代码进行了详细说明。最后，通过实际测试例子展示了人脸检测和人脸识别的具体实现过程。
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
本文来自CSDN博客专家 ID：xingchenbingbuyu 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实
Scikit-learn项目始于scikits.learn，这是David Cournapeau的Google Summer of Code项目。它的名称源于它是“ SciKit”（SciPy工具包）的概念，它是SciPy的独立开发和分布式第三方扩展。原始代码库后来被其他开发人员重写。2010年费边Pedregosa，盖尔Varoquaux，亚历山大Gramfort和Vincent米歇尔，全部由法国国家信息与自动化研究所的罗屈昂库尔，法国，把该项目的领导和做出的首次公开发行在二月一日2010在各种scikits中，scikit-learn以及scikit-image在2012年11月被描述为“维护良好且受欢迎” 。Scikit-learn是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。 scikit-learn.pdf
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn是Python构建模型中的佼佼者，建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。
AI 科技评论按，ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架，其 UI 界面支持开放插件。在 github：https://github.com/Image-Py/imagepy 上，不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍，还有一些使用示例，雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。
Ipywidgets在Jupyter生态系统中扮演着重要角色，它带来了用户和数据之间的互动。小工具组件是多种的Python对象，通常在Jupyter Notebook或JupyterLab中具有可视化表示：按钮，滑块，文本输入，复选框等。
1、网址：https://airsheet.wps.cn/docs/python/quickstart.html
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割，实现在图像像素级别上的分类任务。
来源：Python开发 ID:PythonPush 前言 很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。 一点区分 对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有意无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检
1、TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'
Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
Image processing is an important topic in which clustering has some application.
本文介绍了Mask Rcnn目标分割项目的搭建及运行过程，并对搭建过程中可能出现的问题进行了解答。
今天的世界充满了数据，图像是这些数据的重要组成部分。但是，在使用它们之前，必须对这些数字图像进行处理-分析和操作，以提高其质量或提取一些可以使用的信息。
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