使用cv2读取图片时,输出图片形状大小时出现报错“ ‘NoneType’ object has no attribute shape”,后来排查发现读取图片的返回值image为None, 这就说明图片根本就没有被读取。
日常生活中我们喜欢的就可以拿python写出来了,不要放弃,python很简单,很多时候我们可以先调用别人的API实现出来。
OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库,全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的,部分贡献库代码由社区程序员提供。
需要用到PIL模块,使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库。
有一个比较大的数据集需要自己处理,在分出训练集和测试集时,如果靠手动实在太麻烦,于是自己写了一段代码。(其实就是在某一路径下的子文件夹里取出符合要求的图片,放到另一个路径的对应文件夹中)
在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此,如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。
工作的原因,最近开始涉及到很多图像处理的工作,所以决定开辟一个新专栏:OpenCV入门教程系列。
说明:本系列opencv实战教程将从基础到实战,若只是简单学习完python也可以通过该教程完成一般的机器学习编程;文中将会对很多python的基础内容进行讲解,但由于文章定位的原因将不会赘述过多的基础内容,基础内容进行第一次讲解后第二次将不会过多赘述,本文主要讲解的是opencv相关知识。
很多朋友使用Python中的Pandas这个库进行Excel的数据处理,数据处理从宏观上分为这么3个阶段:数据读取、数据处理、数据输出。
多进程,加快图片读取,多进程下图片的有序读取,Python,multiprocessing,multiprocessing.Queue,opencv-python
在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材。
有些小伙伴可能还不知道,Python的强大图片处理能力,今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库(如Pillow、OpenCV、matplotlib等)进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理,还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域,也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
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。
在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能 #coding=utf-8 import urllib.request import re def getHtml(url): page = urllib.request.urlopen(url) html = page.read() html
https://spark.apache.org/docs/1.1.1/quick-start.html
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。
首先我们需要了解一下PIL(Python Imaging Library),它是Python2中非常强大的图像处理标准库,但只支持到Python2.7。Pillow是在PIL的基础上创建了兼容的版本,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性。
本文实例为大家分享了python实现图片识别汽车的具体代码,供大家参考,具体内容如下
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
要实现上面的效果非常简单,我们只需要截取图片的九个区域即可。今天我们就要带大家使用Python来实现一下九宫格图片的生成。在开始之前,我们需要安装一下Pillow模块,语句如下:
python随着人工智能的火热着实大火了一把,我最近在用python搭一个框架,其中用到一些很基础的功能,跟大家源码分享,不一定能入君法眼,欢迎一起讨论... 从今天开始,每周四都会延续一个python相关的文章,最终会组织成一个系列 python读txt文件 每一行是一张图片的信息,第一个字段是文件名称,第二个是roi的个数,后面是每个rect坐标,字段间用空格分开; 读取每行的数据 注意:形成了一个list,每个字段是一个元素,每行后面有个换行符是我们不需要的! strip函数去掉换行符 注意:换行符去
3、图片的属性,行数对应于坐标轴上的y,即表示的是图像的高度。列数对应于坐标轴上的y,即表示的是图像的高度。
就是图片的 路径读取错了 或者 图片本身的格式 不对。 它取不到图片的数据,所以报错了,需要满足的条件是图片而且长和宽要大于0。
@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43226127
--------------------------------------------------------------------------
运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示:
前 言 如果你是数据行业的一份子,那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂!噢!我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说,和不同的格式打交道都乏味透顶!但现实情况是,人们很少能得到整齐的列表数据。因此,熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳/最高效的方法,对于任何一个数据科学家(或者数据工程师)而言都必不可少。 在本篇文章中,你会了解到数据科学家
作者:MTbaby 来源:http://blog.csdn.net/mtbaby/article/details/70209729 描述:用Python爬去百度贴吧图片并保存到本地。 本人刚学爬虫还不是很熟练,其中难点在于正则表达式的理解; 说明 01 获取整个页面数据 Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口,我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先,我们定义了一个getHtml()函数: urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
关于图像处理的模块常用的有 PIL,openCV等,不过应为要处理 tif 格式的图片,故特来写下这篇博客。 关于安装模块 libtiff 直接pip install libtiff 安装模块,发现无法导入,显示“No module named libtiff” ,打开anaconda prompt 执行conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程,对应图形验证码来说,它们都是一些不规则的字符,这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容,我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本,然后将结果提取交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程。
1999年,英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目,并于 2000 年发布第一个版本。2005年,OpenCv 被首次应用在 Stanley,这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今,OpenCv 除了支持计算机视觉,还增加了众多机器学习相关算法,未来还将持续扩展。
tf2相比于tf1来说更加的友好,支持了Eager模式,代码和keras基本相同,所以代码也很简单,下面就如何用tf2-yolov3训练自己的数据集。 项目的代码包:链接: tf2-yolov3.需要自行下载 至于tf2-yolov3的原理可以参考这个链接,我觉得是讲的最好一个:链接: yolov3算法的一点理解.
1946年,世界上第一台通用计算机“ENIAC”在美国宾夕法尼亚大学诞生;“ENIAC”占地170平方米,重达30吨,耗电功率约150千瓦,每秒钟可进行5000次运算,这个庞然大物用于美国国防部进行弹道计算。
不论是数据分析还是机器学习,乃至于高大上的AI,数据源的获取是所有过程的入口。 数据源的存在形式多为数据库或者文件,如果把数据看做一种特殊格式的文件的话,即所有数据源都是文件。获得数据,就是读取文件的操作,文件有各种各样的格式即数据的组织形式,如何方便快捷地获取文件中的内容呢?
下午的时候,配好了 OpenCV 的 Python 环境,OpenCV 的 Python 环境搭建。于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别,如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲,就是作为人脸特征即可。 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做。于是 AP
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。
计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:
在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材。 我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度。好吧~!其实你很厉害的,右键查看页面源代码。 我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。 一,获取整个页面数据 首先我们可以
Excel是大家最常用的数据分析工具之一,借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析(数据透视图)和图表呈现等。
今天测试的时候,遇到了一个问题,测试需求是,需要把摄像头拍摄的实时视频逐帧率保存下来。经过查阅资料以及网友帮助,目前已经完成。记录下来希望可以帮助有需要的朋友。1、思路使用Python+Opencv,从摄像头的实时视频流中逐帧读取图片,保存到本地2、工具安装Python安装Opencv3、分类目前测试的过程中遇到了三种类型的摄像头数据读取,分别是:USB普通摄像机:直接使用Python+Opencv,进行数据采集self.cap = cv2.VideoCapture(0);0是本地摄像头USB工业摄像头:使
文本文件就是可以用记事本打开,且不出现乱码的文件,非文本文件就是无法用记事本打开,或者打开出现乱码的文件,而这再一定程度上可以理解为是二进制文件,需要注意的是,word文档不是文本文件,因为利用记事本打开会出现乱码。
有时候在爬取数据的时候,需要读取网页中图片中的信息。在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中,Python一直都是非常出色的语言。有两个库非常流行的库:Pillow和Tesseract。
今天小编来和大家分享一下Python在图像处理当中的具体应用,那既然是图像处理,那必然要提到opencv模块了,该模块支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,并且应用领域正在日益扩展,大致有以下几种领域
在工作中往往需要读取 excel 文件,但是读取 excel 的方式很多,本文只列举集中比较好用的读写 2003 或者 2007 的方法:
使用cv2都进来是一个numpy矩阵,像素值介于0~255,可以使用matplotlib进行展示
我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作,像是对视频文件的操作:视频剪辑、字幕编辑、分离音频、视频音频混流等。又比如对音频文件的操作:音频剪辑,音频格式转换。再比如我们最常用的图片文件,格式转换、各个属性的编辑等。因为多媒体文件的操作众多,本文选取一些极具代表性的操作,以代码的形式实现各个操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云