Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…

matplotlib 强化学习 import matplotlib.pyplot as plt ... plt.show() #显示图像:下面都要写,就不重复了 二维图表 1. 基本图表 用plot方法画出x=(0,10)间sin的图像 x = np.linspace(0, 10, 30) #产生0-10之间的30…

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并…

Numpy库学习笔记: 1.array()   创建数组或者转化数组 例如,把列表转化为数组 >>>Np.array([1,2,3,4,5]) Array([1,2,3,4,5]) 还有,元组,range对象,arange 等转为数组 2.numpy库还有很多数组创建函数,如: Np.linspace(0,10,11)   #等差数组 Np.logspace(1,100,10)  #对数数组 3.一维数组,二维数组等,如: Np.zeros((3,3))   #全为0的33二维数组 Np…

目录 对Gridspec的一些精细的调整 利用SubplotSpec fig.add_grdispec; gs.subgridspec 一个利用Subplotspec的复杂例子 函数链接 matplotlib教程学习笔记 如何创建网格形式的axes的组合呢: subplots() GridSpec SubplotSpec subplot2grid() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.grids…

openCV学习——一.图像读取.显示.输出   一.Mat imread(const string& filename,int flags=1),用于读取图片 1.参数介绍 filename:载入的图片的路径名.支持windows位图(bmp,dib).JPEG文件(.jpeg,.jpg,.jpe).JPEG2000文件(.jp2).PNG图片(.png).便携文件格式(.pbm,.pgm,.ppm).Sun rasters光栅文件(.sr,.ras).TIFF文件(.tiff,.tif) f…

如果我们想要显示多个图像,有点类似多窗口显示图像这个概念,则就会用到plt.figure() 直接上例子: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次方程 y2 = x ** 2 # 画图1 plt.figure() plt.p…

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片. x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 # plt.figure() # plt.plot(x, y1) # plt.show() # 使用plt.figure定义一个图像窗口:编号为3:大小为(8, 5). # 使用…

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600…

Numpy库 numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. ①    导入模块 >>> import numpy as np ②    生成数组 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5])        # 把列表转换为数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>…