因此,目前我加入了图像的BGR通道,并对它们做了一些计算。
比如平均值或标准差..。像那样的东西。
据我所知,我不需要转换numPy数组来用cv2.imshow()来显示它们。
但是,当我用以下命令显示数组时:
#with the help of the PIL Libary
data = Image.fromarray(image_array)
data.save('SavedArrayAsPic.png')
我的输出是正确的。这是另一种颜色的图像。
但当我写到:
cv2.imshow("my Array as a Pic", image_array)
它用旧
最近,我一直在编程,并且使用document.getElementById(canvasId).getContext("2d").getImageData(x, y, 1, 1).data;命令在浏览器之间运行不一致。我有一个图像,这个图像的一部分是彩色的rgb(246,247,247) (我在photoshop中设置了颜色)。我正在调用getImageData方法来获取单击点的图像数据,查看颜色,如果颜色在一个范围内(我已经在数组中定义),它将在该区域绘制一个点。我在IE中运行它,它的工作就像预期的那样,颜色出现在rgb(246,247,247)上。当我在Chrome或Fir
我正在尝试用ImageMagick创建一个透明的PNG。无论用什么咒语来“转换”,当我对图像使用“识别”时,它总是说:
Depth: 8/1 bit
Channel depth:
gray: 1 bit
alpha: 1 bit
当我在网上看到一个透明的巴布亚新几内亚时,它说:
Depth: 8 bit
gray: 8 bit
alpha: 8 bit
这似乎很重要,因为我正在使用我创建的透明PNG作为FFMPEG中的水印。当我使用ImageMagick创建的PNG时,它会使视频看起来具有50%的灰度不透明度。然而,当我使用我在网上找到的PNG时,它工作得很好。据鉴定,唯一的区
我有一个打开的图像路径列表,并使用以下方法显示:
for path in image_paths:
print 'Path for the this image is: "{}"'.format(path)
img = cv2.imread(path)
cv2.imshow("",img)
cv2.waitKey(250)
cv2.destroyAllWindows()
它会在屏幕中央打开每幅图像250 ms,并按预期移动到下一张图像。当我将cv2.imsho
我记录了一些数据作为npy文件。我试着播放这个图像(data[0]),以检查下面的代码是否有意义
import numpy as np
import cv2
train_data = np.load('c:/data/train_data.npy')
for data in train_data:
output = data[1]
# only take the height, width and channels of the 4 dimensional array
image = data[0][0, :, :, :]
# image =
当输入层存在多个通道时,如何执行卷积操作?(例如RGB)
在阅读了一些关于CNN的架构/实现之后,我理解了特征映射中的每个神经元都引用了由内核大小定义的图像的NxM像素。然后,每个像素通过特征映射学习的NxM权重集(内核/过滤器)进行分解,求和,并输入到激活函数中。对于一个简单的灰度图像,我想操作应该遵循以下伪代码:
for i in range(0, image_width-kernel_width+1):
for j in range(0, image_height-kernel_height+1):
for x in range(0, kernel_width):