注意,torch.from_numpy()这种方法互相转的Tensor和numpy对象共享内存,所以它们之间的转换很快,而且几乎不会消耗资源。这也意味着,如果其中一个变了,另外一个也会随之改变。
以上这篇Python读入mnist二进制图像文件并显示实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
将两个或者多个tensor进行拼接(concat),使用 torch.cat对tensor沿着一个特定的维度进行拼接。
PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库,PIL一般是anaconda自带的,cv2是opencv的python版本。base64在网络传输图片的时候经常用到。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
本篇介绍用kNN算法解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集,它常被用来作为深度学习的入门案例。数据集下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
就在昨天,几乎所有网站都从彩色页面变成黑白页面,虽然一行 CSS 就可以解决这个问题,但是彩色页面(彩色图)变黑白页面(黑白图)有很多方法,主要有三种:最大值法、平均值法、加权平均值法,下面我就主要讲解这三种算法的具体逻辑。
Opencv读取图像是以BGR读取的,但是许多包是RGB读取,因此有些情况下需要转化。
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。
连接Aidlux后,使用jupyter notebook --allow-root进行Aidlux平台联系的jupyter notebook安装配置环境:
Pytorch数据加载的效率一直让人头痛,此前我介绍过两个方法,实际使用后数据加载的速度还是不够快,我陆续做了一些尝试,这里做个简单的总结和分析。
最近在入门图像识别,自然也会用到深度学习框架,也接触到了一个新的数据结构——tensor(张量)。除此之外,也有一些很常用的数据结构,比如DataFrame、Series、array等,这篇文章主要对这几种数据结构的创建及相互转换做一个小总结。
最近在网上看到很多美美的实景照片被弄成了漫画,非常惊艳,满满的可爱风。于是乎去找了下,发现一个照片转漫画的开源项目 - AnimeGANv2。
记录一下自己在实验中发现的一个问题,我使用了别人的评测函数(matlab写的),我自己用python实现了一个,通过对生成图像和图像标签进行评测,结果吻合,实现没问题。
最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话,以后看代码写代码都会遇坑无数。这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方:
@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43226127
因为不太清楚photoshop有自动裁切的功能,所以我最开始花了一个小时多写了一个小程序帮我自动裁切扫描出来的影像的白边。
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1484526
抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频,直接抖音下载的,妥妥的水印。
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特(walker398) 抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频如下,直接抖音下载的,妥妥的水印。 不过并不影响本次的操作。 / 01 / 视频转图片 在Pycharm上直接安装cv2库是成功不了的,具体什么原因我也不清楚。 经过我的实践,发现只需在Pycharm的虚拟环境下。 运行下面这个命令,即可成功安装cv2这个库。 pip3 insta
抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频如下,直接抖音下载的,妥妥的水印。 不过并不影响本次的操作。 / 01 / 视频转图片 在Pycharm上直接安装cv2库是成功不了的,具体什么原因我也不清楚。 经过我的实践,发现只需在Pycharm的虚拟环境下。 运行下面这个命令,即可成功安装cv2这个库。 pip3 install opencv-python 不过还是会出现下载速度过慢
把像素的R,G,B三个通道数值都置为r*0.299+g*0.587+b*0.114
通过Numpy中的asarray函数将图片的灰度值以浮点型矩阵的形式存储起来,再用gradient函数得出图片灰度值的梯度
本文进入热榜收到了不少关注,所以将本文的代码放在了GitHub上,jupyter的,有需要的自取。
0x00 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 0x01 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 0x02 list 转 torch.Tensor tensor=torch.Tensor(list) 0x03 torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() 0x04 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy(
这里主要说的是PIL, PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。 PIL历史悠久,原来是只支持python2.x的版本的,后来出现了移植到python3的库pillow
本文主要简单讲解一下opencv,skimage,PIL读取数据并加载到dataset。 一些前置知识可以参考前一篇文章pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms,这篇文章主要讲了一些opencv,skimage,PIL的格式,读取方式,相互转换等,有助于帮助大家理解本文本文的一些操作等。
说明:python先将204和213转为二进制,然后做”与“运算,然后再将他们转为十进制,并输出!
下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识别错(至少我得到的结论是这样的 ,之前用白底黑字的图总是识别出错)
imageio库简化了GIF动态图的制作过程,可以直接读取所有PNG文件,并输出为一个GIF动态图。这是实现代码:
欢迎继续阅读模型部署入门系列教程!上期教程中,我们部署了一个简单的超分辨率模型,一切都十分顺利。但是,上一个模型还有一些缺陷——图片的放大倍数固定是 4,我们无法让图片放大任意的倍数。现在,我们来尝试部署一个支持动态放大倍数的模型,体验一下在模型部署中可能会碰到的困难。
本文代码 系列前置文章: pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms pytorch DataLoader(2): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口 翻译文章: 将Albumentations用于语义分割任务
H5文件是层次数据格式第5代的版本(Hierarchical Data Format,HDF5),它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。由美国超级计算中心与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据.
FID依然是表示生成图像的多样性和质量,为什么FID越小,则图像多样性越好,质量越好。
1.figure学习2.设置坐标轴3.Legend 图例4.Annotation 标注5.tick能见度
本篇介绍一种从图片生成文本的思路。仅用于往代码里添加个性化的注释。基本无用,只适合装B...
gpu下的tensor不能直接转numpy,需要先转到cpu tensor后再转为numpy
直接用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor,该方法总是会进行数据拷贝,返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。
快照的大用途:如果出了什么意外中断了训练,那真是天都要塌了,所以快照存储了训练的中间结果,这个设计真是人性化,当再次训练时,就可以从快照中恢复数据了。直接在最后的执行文件,调用已经训练的快照就行,用-snapshot
今日无聊写了一个音频转波形图的python代码,虽然简单希望对有些人有帮助吧。 #欢迎关注交流 import wave #音频处理库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #专业绘图库 from PIL import Image #读取已有图片 img = Image.open("wavedata/spect_000.png") img.show() #系统自带软件来显示图片 #matplotlib 显示图片 plt.figure
Python实战篇重在实战,今天,我们就来编写一份用于一寸照换背景的代码 ,最后的成果就是放入一张蓝色背景的一寸照,手动选择替换后的背景为红色或者绿色(其他颜色需要自己适配),然后运行代码,最终在本地生成一张一寸照,效果还不错哦!
网址: https://hub.tensorflow.google.cn/ https://tfhub.dev/
今天使用 NumPy 和 PIL 处理一幅图像,先介绍 3 种最基本的玩法,目的是希望通过此文建立图像处理的基本概念,算是一个图像处理的基本入门。
PIL:Python Imaging Library,是Python环境下最受欢迎的图像处理库,木有之一。
手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字:
cpu上的tensor可以和numpy array共享内存地址,改变其中的一个另一个也会改变
我们知道一张色彩鲜艳的美照,看起来自然赏心悦目的,同样要是一张素描照,同样的效果看起来也是不错的。
Pandas 的主要数据结构是 Series(一维数据)与 DataFrame(二维数据),这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。对于 R 用户,DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发,可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
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