Faster r_cnn 训练神经网络时，从GitHub上clone作者的代码，并创建了自己的数据库。但是由于源代码中输入的图像的大小有一定的限制，一般在500-750之间， 自己创建的图像数据库中图像过大，因此用python 批量更改图像尺寸到统一大小。
问题：发现某算法A，单独测试推理<50ms，但是整个流程花费200ms～3s，明显不正常，头大！！！
本文介绍了Numpy的基本用法和常用功能，包括创建和初始化数组、使用Numpy进行数学计算、矩阵运算、数组操作、使用Numpy处理图像、使用Numpy进行数据类型转换、Numpy内置函数、数组索引和子集、Numpy的统计和分布函数、Numpy的数学函数、Numpy的矩阵函数、Numpy的数组函数、Numpy的图像处理功能、Numpy的元组、列表、字典、集合、Numpy的函数和运算符、Numpy的示例用法、Numpy的文档字符串、Numpy的开发者、贡献者和学习资源。
补充知识：tensorflow中两种读图及裁剪图片的区别（io.imread和cv2.imread）以及（transform.resize和cv2.resize）
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
使用Python将图片输出为二维数组，并保存到txt文件中。代码如下：# coding=utf8from PIL import Imageimport numpy as npfrom scipy import miscimport matplotlib.pyplot as pyplot #读图片def loadImage(): im = Image.open("0001.jpg") #读取图片 im.show() #显示原图 im = im.c
现在很多网络摄像头都有防盗报警了，简单讲就是家里本来没有人，但摄像头却发现家里有动静，好，发个消息给主人，赶紧打开摄像头app，看下家里是什么在动。当我们想通过摄像头做一个工具，代替人眼的重复劳动，观察一个画面什么时候动了的时候，并且最好动的时候把动的画面抓下来，这时一番想到了操作极简的python。下面我们就来用python和摄像头做一个可以实现监控画面变化的小程序。
这种方式能够大大减少页面载入时间，因为整个页面只需要一个请求，多个针对html文档和图片的请求。请求需要被提(上)交(传)，但是99%的上传速度是被限制的。
在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个4维数组。
在音频元素 <mpvoice> 中有一个 src 属性通过其拼接 https://mp.weixin.qq.com/ 域名，以为就可以了，谁知打开一看，还是没有音频数据，页面如下：
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么，最懂表情包的中文开源大模型出现了？？！ 就在最近，来自清华的一个叫VisualGLM-6B的大模型在网上传开了来，起因是网友们发现，它连表情包似乎都能解读！ 像这个腊肠犬版蒙娜丽莎，它不仅准确理解了这是腊肠犬与蒙娜丽莎的“合体照”，还点出了这只是一幅虚构作品： 又像是这个正在出租车后熨衣斗的男子，它也一眼看出了“不对劲”的地方： 值得一提的是，在此前GPT-4刚发布时，网友们也同样将它用来测了测常识理解能力： 就如同弱智吧问题是大模型
如上图所示，楼主的face.py为读文件夹中所有文件的代码。file中存放的是多张图片。这两个文件都在根目录下，你也可以将他们两个放在其他的目录下，若不放在同一个目录下，则需要修改代码，才能运行成功。
image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小，3*55*47
本文介绍如何将CIFAR-10数据集转换为图片形式并分类存储，方便进行后续的深度学习模型训练。首先介绍了CIFAR-10数据集的基本概念和结构，然后给出了将CIFAR-10数据集转换为图片形式的代码实现。通过这个转换程序，可以方便地处理CIFAR-10数据集，为后续的深度学习模型训练提供了便利。
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Cifar10数据集不讲了吧，入门必备，下载地址: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 官方提供三种形式的下载:
摘要总结：本文主要介绍了在Windows系统下，使用Python多进程处理数据时遇到的一个RuntimeError，并提供了相应的解决办法。通过在代码头部添加判断语句，可以成功避免该问题的发生。
Safari浏览器： 1.safari执行history.go(-1);需要添加return false; Chrome浏览器 1.Chrome浏览器要预读图片，需要通过对图片的预加载。注：预加载前一定要将加入<body> 1 /* 预加载图片 node- func-回调函数 */ 2 function preLoadImg(node, func){ 3 var img = new Image(); 4 img.onload = function(){ 5
function base64EncodeImage ($image_file) {
Tensorflow通过tf.gfile.FastGFile(filename,’rb’).read()读取的图像，是图像的原始数据，还需要经过解码，才能获取图像的数据，数据的格式为RGB(三通道图像)，这一点是与Opencv不同。 Tensorflow提供了对jpeg和png格式图片的解码函数，例如“decode_jpeg”对jpeg格式的图片进行解码，使用encode_jpeg编码，将图像保存到本地。 图片都是存储为rgb格式。由于tf.gfile.FastGFile直接从img_path读取
人工智能，一个已经被谈论了几十年的概念（最早是图灵在1950年提出）。如今这几年，相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断，接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等，众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化，也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。
拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路的方向发展。如果要给我一张图片，我们如何找到车牌并提取文字？
用Python跑有大量数据的任务的时候，启用多进程加速效果明显。但因为我之前在使用Python的多进程库时总遇到卡住的问题，后来对这块避而远之，总是用别的方法来加速。最近发现OpenMMLab的一些库提供了多进程并行的函数功能，简单好用。比如一个简单的toy例子，OpenCV读图像，resize然后保存，在8个CPU核的 Mac 上，加速比能达到3.4倍(45ms vs 13ms)，也就是以前要跑3个多小时的任务，现在1个小时就能搞定，省了不少时间，更多实际例子也证明了这个函数的加速效果，还是挺实用的。这里写个教程，希望也能方便到别的有同样需要的人，当然同类型的库应该也有很多，这里只是取一瓢饮。
近日，人工智能行业龙头 OpenAI 的历史 首届开发者大会 揭幕。OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼在接近45分钟的开幕演讲中，向全球开发者和ChatGPT用户展示了AI龙头即将推出的一系列产品更新。
本系列人脸识别文章用的是opencv2，最新版的opencv3.2的代码请参考文章： OpenCV之识别自己的脸——C++源码放送（请在上一篇文章末尾查看） 在该系列第一篇《OpenCV人脸识别之一：数据收集和预处理》文章中，已经下载了ORL人脸数据库，并且为了识别自己的人脸写了一个拍照程序自拍。之后对拍的照片进行人脸识别和提取，最后我们得到了一个包含自己的人脸照片的文件夹s41。在博客的最后我们提到了一个非常重要的文件——at.txt。 1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 能读图的GPT-4震撼发布了！但要用它还得排队。。。 不如先试试这个～ 加上一个小模型，就能让ChatGPT、GPT-3这类目前只能理解文本的大语言模型轻松读图，各种刁钻的细节问题都能手拿把掐。 并且训练这个小模型单卡（一块RTX 3090）就能搞定。 效果呢，直接看图。 比如说，给训练后的GPT-3输入一张“音乐现场”的图片，问它：现场在举办什么活动？ 毫不迟疑，GPT-3给出了音乐会的答案。 再来加点难度，再给GPT-3酱紫的一张照片，让它来分
对于国内数据分析市场，我们感觉如下： 1. 市场巨大。 许多企业（无论是互联网的新锐还是传统的企业）都在讨论这个，也有实际的需求并愿意为此付钱，但是比较零碎尚不系统化。目前对数据需求最强烈的行业依此是：金融机构（从基金到银行到保险公司到P2P公司），以广告投放及电商为代表的互联网企业等。 2. 尚没出现平台级公司的模式（这或许往往是大市场或者大机会出现之前的混沌期）。 3. To B服务的氛围在国内尚没完全形成。 对于一些有能力的技术公司，如果数据需求强烈的话，考虑到自身能力的健全以及数据安全性，往往不会外包或者采用外部模块，而倾向于自建这块业务。 4. 未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业，凭借其自身产生的海量数据，必然是数据领域的大玩家。 但是整个行业很大而且需求旺盛，即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会，也将留出各种各样的细分市场机会让大家可以获得自己的领地。 对于数据业务，按照我们的理解，简单将其分为三块：数据沉淀、挖掘和可视化，每一块分别对应不同的模式及产品或服务。（数据挖掘业务又被细分为分析、理解及存储。）下面会进行简单介绍，其实从我们的业务也可以看到一些整个行业的大致状况。
# coding=utf-8 """ 功能：按图片的尺寸大小进行分类 区分 电脑分辨率图片 手机分辨率图片 """ import os import shutil from PIL import Image # 定义一个分类函数，函数括号中为需要分类的图片文件夹路径 def photo_classify(files_path): # 读取文件夹中所有文件的名称 files_list = os.listdir(files_path) # 循环文件夹中的所有文件 fo
1. 安装python3.4以上版本，并配置环境变量（目前有装3.9遇到坑的，我个人用的3.7.6）
关于对Python的认知一节‘Python之从小白到认知，你只差一个它！ ’中，大灰狼和大家提到Python编程语言拥有诸多在Web开发、数据科学、爬虫系统、机器学习、自动化运维和测试等互联网开发中的框架和结构特性。
美国时间下午1点，OpenAI联合创始人兼总裁格雷格•布罗克曼(Greg Brockman)带着他的GPT-4开发者演示直播。
主成分分析（Principal Component Analysis,简称PCA）是最常用的一种降维方法。
Practical Aspects of Learning Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda，里面包含了各种库，也包含了ipython；
// 读取jpg图像像素rgb值.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <windows.h> #include <gdiplus.h> #pragma comment(lib, "gdiplus.lib") using namespace std; using namespace Gdiplus; int main()
c. 点击浏览，找到halcon安装目录下的halcondonet.dll, 添加-》确定；
在公司曾经做有关图片的一个新项目。当时仔细研究了一下QImage的源码，将一些碎片化的东西记录在了某个平台上，如今翻出来了，感觉这些内容还可以再细化细化，有时间的话，详细整理，先将以前的碎片在此记录下来。
通过浏览器使用思维导读图不仅可以节省设备的储存空间，还无惧不同设备之间的切换。但最强大的还是它可以脱机使用，无需互联网连接。并且 mindmaps 上没有任何广告！
2017年以来，BAT都在布局内容，尤其是直播和短视频。这让许多人将内容生态与短视频和直播划上了等号。然而一个“冷知识”却是：占据互联网内容半壁江山的是图片，图片在互联网平台无处不在，然而中国并没有诞生类似于Instagram这样的图片社交平台，图片并没有像音乐、视频、文学、文章等内容形成商业价值，图片创作者在水面之下无人知晓，总之，长期以来，图片这类内容被埋没了。不过，在了解到百度图片“源”计划启动构建内容生态，我认为，图片在内容生态中正在成为日趋重要的组成部分。 摄影师也可以做自媒体了 近日，百度启动
下面的python脚本有一部分是我百度然后修改的，一部分是我自己写的，如果以后有什么新的我用的到的脚本或者这些脚本有修改我也会在这里更新，这些源码放在这里仅以备份为目的
对于SEO新手来说做损害SEO难免会触犯，要认识SEO规则才不会做伤害SEO的事情，不仅要学习优化的知识，还要学习一些优化上技术性的东西，这节课将学习不要做损害SEO的技术和文件格式。
课程目标：学习简单的数据展示，训练一个Logistics Classifier，熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个 教程 (http://opentechschool.github.io/python-data-intro/core/notebook.html) 可以直接安装 anaconda (https://www.anaconda.com/download/)，里面包含了各种库，也包含了ipython； 推荐使用python2的版本，因为很多lib只
“字不如表，表不如图”，这八字诀在数据分析工作者眼中被视为秘籍，各种 数据分析图表，各种“忽悠”，数据会说谎，统计会撒谎，图表也会骗人。现在信息可视化如此流行，不面对图表都不行。图表中所包含的信息量越
【新智元导读】斯坦福大学医学院与 Langlotzlab 合作创建的一个 PB 级的大型医疗影像数据集 Medical ImageNet 最近发布，从官方网页的介绍中可以看到，该数据集包含近万张临床X光片，以及超过440万斯坦福的检测即将公开。如此大规模的医疗数据集有望解决医疗影像数据不足问题，助推利用机器学习分析医学图像方面的进步。 Medical ImageNet 这是一个PB级规模的，基于云，多机构，可搜索，开放的诊断影像研究库，目的是开发智能影像分析系统。 主要目标 数据转移/联合/诚实中介者（ho
摘要：李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来，而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风，图片已经成为移动设备最重要的内容形态，与基于文本的网页势均力敌，图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测，“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%，未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时，李彦宏对外透露，百度移动端流量超过PC，移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
导语：使用nvidia dali库来做图片加载和transforms得到的tensor，比pillow+torchvision得到的tensor，在模型推理时候慢三倍。对比tensor，虽然存在精度上的损失，但没发现其他任何问题，最终定位出来是显存中tensor不连续。
互联网时代，目标消费者需求变幻莫测与时俱进更加难以捉摸，在产品同质化竞争环境下，谁能率先抓住消费者的心，谁将在销售市场上占有一席之地。以下是市场调查问卷分析的案例，品牌休闲服购买因素分析，将高速我们是
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境（博主测试了两个系统下的安装基本相同），主要内容包括：
摘自：腾讯科技 从心灵感应到对疾病完全免疫，社交网络Facebook首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）曾对未来做出过许多大胆预言。现在，扎克伯格的梦想之一即将成为现实，即计算机可用通俗易懂的英语向用户解读图片中的内容。 扎克伯格认为，这种机器将对人机交互产生深远影响，特别是对那些存在视力障碍的人来说更是如此。他说：“如果我们能够制造这样一种计算机：它能够理解图片中的内容，并且向看不到图片的盲人进行描述，这
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