好的。我完全糊涂了。我有一张二值图像。这些值是(据称)0和1。我在Matlab中读取它,以验证:
binaryImage = imread('binary.png');
得到最大值和最小值,分别为1和0。
maxValue = max(binaryImage(:));
minValue = max(binaryImage(:));
我用同样的二值图像,用Python读.
from scipy.misc import imread
为了得到像素值,我们把它压平。
li = img.flatten()
# check each value
for s in li:
pri
在朱莉娅,我已经建立了一个功能,以改变一个形象一点点。该函数接受如下输入类型
Matrix{RGB{N0f8}} (alias for Array{RGB{Normed{UInt8, 8}}, 2})
我已经创建了使用Julia和Python的环境。因此,在Python中,我想在cifar数据库上测试函数。我想用我的函数更改cifar数据库中的图像。但是,每当我试图在Python文件中的图像上运行Julia函数时,我就会得到以下错误:
JULIA: BoundsError: attempt to access 100×100×3 Array{Float32, 3} at index [1, 1
我正试图将省份分配到一个区域,以便在游戏模式中使用。我有两张关于地区和省份的地图。,.目前,我正在用Python读取图像,并使用PIL将其存储在数组中,如下所示:
import PIL
land_prov_pic = Image.open(INPUT_FILES_DIR + land_prov_str)
land_prov_array = np.array(land_prov_pic)
image_size = land_prov_pic.size
for x in range(image_size[0]):
if x % 100 == 0:
print(x)
我正在学习Tensorflow和Python。我尝试从文件中读取图像,然后使用matplotlib显示该图像。这是我的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
# read and decode the image
image_contents = tf.read_file('elephant.jpeg')
image = tf.image.decode_jpeg(image_contents, channels=3)
with tf.Session() as sess:
img
我使用xlsxwriter在python代码中将图像插入到excel中。
现在,在opencv处理之后,我得到了图像数据(numpy数组)。我想插入这些图像数据到excel。但是xlswriter只支持io.BytesIO流。
问:我不知道如何用jpg格式将numpy数组转换为。
我尝试过numpy.tostring,但没有jpg格式。
下面的代码运行良好:_f = open('test.jpg') # I would like to insert test.jpg worksheet.insert_image('E2', 'abc.jpg',
我正在尝试用python对图像进行快速傅立叶变换,改变变换后的图像,然后进行反向快速傅立叶变换。具体地说,我有一张想要变换的网格的图片,然后将变换的中心狭缝之外的所有东西都涂黑,然后进行反向fft。
我现在使用的代码,没有改变transform plane:
import os
os.chdir('/Users/terra/Desktop')
import Image, numpy
i = Image.open('grid.png')
i = i.convert('L') #convert to grayscale
a = numpy.as
我有一个名为Location的类:
[Serializable()]
public class Location
{
public int id { get; set; }
public double latitude { get; set; }
public double longitude { get; set; }
public string name { get; set; }
public bool isAnOption { get; set; }
public double distanceFromYaelsParents { get
我是Python的新手。
我对下面发生的事情感到困惑:
B = np.array([A[..., n:n+5] for n in (5*4, 5*5)])
Where A.shape = (60L, 128L, 128L)
和B.shape = (2L, 60L, 128L, 5L)
我相信它应该是做了某种图像补丁。有人能给我解释一下这是做什么的吗?此示例是在将神经网络应用于图像的上下文中。
from sklearn import
from matplotlib import image
import os
features=list()
##this loops are to load images as arrays in to features from the folders on my desktop
for f in os.listdir(r'C:\Users\Sriram\Desktop\300'):
if f.endswith('.png'):
try:
pass
for f in
我想从许多样本图像中读取,并制作2Dnumpy数组,行"i“对应于第i个样本,列j对应图像的第j个像素( 12*13图像的所有像素由156个数字的列表保存)
import numpy as np
images = np.array([])
for Letter in "ABCDEFGHIJKLMNO":
im = Image.open("ABCDEFGHIJKLMNO\\16\\"+Letter+".bmp")
sampleimage = list(im.getdata())
images = np.append(
我有一个功能代码,它将类元素的标题添加到一个数组中,然后将其推送到一个localStorage“数据库”。一切都很好,但我不想把元素推到那里很多次“如果它已经在那里了”。尝试了几种解决方案,但没有完全理解。任何帮助都是非常感谢的。大脑正在融化..
var stores=[]
jQuery('.additem').click(function() {
var x = jQuery(this).closest('h4.title').text();
if ((x == null) || (x == "") || (x ==
我正在做一个用Python3.8实现Numba和CUDA的项目。目前,我创建了一个具有最终图像维度的数组。接下来,我生成一个带有CUDA内核的映像(速度非常快)。然后,我将像素颜色复制到一个Pillow Image中(非常慢)。我的代码:
for x in range(width):
for y in range(height):
if pixels[x][y] = 0:
color = [0, 0, 0]
else:
# Get color from int as tuple
co