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SciPy之图像处理小结

## misc ## # 图像读取和保存 首先是读取原始图片,imread是读图函数。第一个参数是文件名,第二个参数表示是不是要把图片压平。第三个表示图像模式。...保存图片函数是misc.imsave, 第一个参数是保存文件名或者文件路径加文件名,第二个数要保存n维数组,我们把压平之后图片保存一下,就是图2. img = misc.imread("depu.jpg...", flatten=False, mode='RGB') print img.shape # (768L, 1000L, 3L) img = misc.imread...# 改变图像大小 imresize(arr, size, interp='bilinear', mode=None): misc.imresize方法可以改变图像大小,第一个参数是原始图像数组,第二个参数是改变后图像大小...imrotate(arr, angle, interp='bilinear') img = misc.imread("depu.jpg", flatten=False,

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Github复现之TransUnet更新

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...1:数据路径;参数2:预模型路径,没有就是None;参数3:batchsize;参数4:学习率;参数5:epoch;参数6:模型名字 4.模型加载、训练策略等相关代码framework.py import..._fast_hist(lp.flatten(), lt.flatten()) # miou iou = np.diag(self.hist) / (self.hist.sum(axis=1) +...(pre) lb = lb.flatten() pre = pre.flatten() confuse = confusion_matrix(lb, pre) init += confuse precision...另外,付费资源尽量还是不下载吧,我觉得稍微懂一点应该能独自完成,参考博客肯定可以跑出来 题外话:有什么新比较好网络可以评论推荐给我,我来复现贴出来大家一起用一用 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献

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【说站】python图像二值化处理

python图像二值化处理 一、图像二值化 图像二值化是指将图像上像素点灰度值设定为0或255,即整个图像呈现明显黑白效果过程。...3.Otsu's二值化 三、示例: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt   img = cv2.imread...Adaptive Thresholding",   'Original Noisy Image', 'Histogram', "Otsu's Thresholding" ] # 这里使用了 pyplot 中画直方图方法..., plt.hist, 要注意是它参数是一维数组 # 所以这里使用了( numpy ) ravel 方法,将多维数组转换成一维,也可以使用 flatten 方法 # ndarray.flat 1-D... iterator over an array. # ndarray.flatten 1-D array copy of the elements of an array in row-major order

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python图像处理模块

使用给定文件名保存图像。如果变量format缺省,如果可能的话,则从文件名称扩展名判断文件格式。该方法返回为空。关键字options为文件编写器提供一些额外指令。...as_grey=True)函数,第一个参数为图片路径,第二个参数为as_grey, bool型值,默认为False from skimage import io img=io.imread('d:/dog.jpg...第二个参数load_func是一个回调函数,我们对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现。回调函数默认为imread(),即默认这个函数是批量读取图片。...,这些图片都读取了出来,放在图片集合coll里。..., scipy.ndimage.imread #misc.imread 提供可选参数mode,但本质上是调用PIL,具体模式可以去看srccode或者document #https://github.com

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机器学习-用keras做cnn手写数字识别

在用全连接做手写数字识别的时候,准确率有97%了,但是还是会出现一些测试图片没有预测对,出来更好去优化参数,现在就直接改进神经网络模型,用cnn去训练数据。...()) 首先就是导入相应模块和库,然后就是定义一个Sequential模型,接着添加卷积层,这里用Conv2D,其中第一个参数是训练这个图要检测过滤器数量(32,64),第二个参数是卷积核大小,...接着再添加一层卷积层,接着就是池化层,用来减少卷积层结果参数,有助于过度拟合,再接着就是Dropout(抓爆),有助于减低过拟合现象,一般设置0.5,这里设置为0.25, 最后就是Flatten...from keras.models import load_model import cv2 def prepare(path): img = cv2.imread(path,0) img...,不同就是要修改图片reshape参数数目,要与模型匹配上 ?

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【AI白身境】学AI必备python基础

1.1.1 函数定义 在python函数定义时有五个要点,分别是def、函数名、函数体、参数、返回值、以及两个英文版符号:小括号(括号内为参数)和冒号。下面对这5点分别解释下: def:函数关键字。...我们在参数前面加了一个*号。这样这个参数就变成了可变参数。在调用该函数时,可以传入任意个参数,包括0个参数。 最后说一下关键字参数。...通过上面的例子你应该明白了关键字参数是什么了吧,实际上就是你传入参数比你之前定义参数会多,注意位置参数必须要给它传值。...可以看出我们通过reshape(-1)、flatten()和ravel()函数将多维很容易就变成了1维数组。 2.4.2 堆叠数组 我们再说一下数组堆叠,这个也是经常会用。...3.2 matlibplot读取图像 matplotlibimread和imshow()提供了图像读取和显示功能,另外imread()从图像文件中读入数据得到是一个图像NumPy数组。 ?

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python pyc文件解析_pyc文件

/code.h,序列化方法python/marshal pyc完整文件解析可以参照 关于co_code 由 python3.6 以上参数永远占1字节,如果指令不带参数的话则以0x00代替,在运行过程中被解释器忽略...,也是Stegosaurus技术原理;而低于python3.5版本中指令不带参数的话却没有0x00填充 例题¶ 首先尝试pycdc反编译失败 # Source Generated with Decompyle...++ # File: imgenc.pyc (Python 2.7) import sys import numpy as np from scipy.misc import imread, imsave...def doit(input_file, output_file, f): Unsupported opcode: STOP_CODE img = imread(input_file, flatten...True) img /= 255 size = img.shape[0] # WARNING: Decompyle incomplete 注意到是python2.7,也就是说指令序列共占1字节或3字节(有参数参数

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JS数组扁平化_扁平化js

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 前言 数组是 JS 中使用频率仅次于对象数据结构,官方提供了众多 API,谈谈如何扁平化(flatten)数组。...数组扁平化,是将一个嵌套多层数组 array (嵌套可以是任何层数)转换为只有一层数组 flat flat(depth) 方法会递归到指定深度将所有子数组连接,并返回一个新数组, depth指定嵌套数组中结构深度...,默认值为1,不管多少层则可以用Infinity关键字作为参数 [1, 2, [3]].flat(1) // [1, 2, 3] [1, 2, [3, [4]]].flat(2) // [1, 2,...flatten(b) : b), []); flatten([1,[2,3],4,[[5,6],7]]) // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 复制代码 toString 只适于数组元素都是数字..._.flatten函数,具体用法查阅API文档 _.flatten([1, [2], [3, [[4]]]]); => [1, 2, 3, 4]; 复制代码 参考文献 实现扁平化(flatten)数组方法还有很多种

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opencv 5 -- 图像阈值

.THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理 四个参数,第一个原图像,即灰度图; 第二个进行分类阈值, 第三个是高于(低于)阈值时赋予新值, 第四个是一个方法选择参数,常用有...(对于非双峰图像,这种方法得到结果可能会不理想) 这里用到到函数还是 cv2.threshold(),但是需要多传入一个参数 (flag):cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。...,plt.hist, 要注意是它参数是一维数组 # 所以这里使用了(numpy)ravel 方法,将多维数组转换成一维,也可以使用 flatten 方法 #ndarray.flat 1-D iterator...#ndarray.flatten 1-D array copy of the elements of an array in row-major order....as plt # 在两个峰之间找到一个阈值 t,将这两个峰分开,并且使每一个 峰内方差最小 img = cv2.imread('person_454.bmp',0) # 高斯模糊处理 blur =

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