pytorch网络输入图像的格式为(C, H, W),而numpy中的图像的shape为(H,W,C) 所以一般需要变换通道,将numpy中的shape变换为torch中的shape. 方法如下: # A是numpy数据类型A = A.transpose(0,1,2) # 没有改变:(h,w,c) A = A.transpose(2,0,1) # 转换为:(c,h,w) 这样就可以直接输入到torch的网络中了.

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(x) x = x[:, [1, 0, 2]] print(x) 输出 [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [[2 1 3] [5 4 6] [8 7 9]]

1. 转换为灰度图 灰度图的数据可以看成是二维数组,元素取值为0 ~ 255,其中,0为黑色,255为白色.从0到255逐渐由暗色变为亮色. 灰度图转换(ITU-R 601-2亮度变换): L = R * 299 / 1000 + G * 587 / 1000 + B * 114 / 1000 R,G,B为最低维的数据. 显示灰度图时,需要在imshow中使用参数: cmap="gray" import numpy as np import cv2 import matplotlib.

转自---------------------  作者:Peanut_范  来源:CSDN  原文:https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/72799680  版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 使用python对Caffe框架训练好的模型进行识别时发现通道转换的若干问题:要注意一点的就是:Caffe中彩色图像的通道是BGR格式,图像存储是[0,255] 1.caffe.io.load_image方式 image = ca

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

[来自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5685909.html] 整个工作目录建在:/home/ubunt16041/caffe/examples/abc_mnist/ 再建一个mnist目录,所有的都放在mnist目录下. (/home/ubuntu16041/caffe/examples/abc_mnist/mnist/) 图片下载好,test.txt,train.txt都有了. mnist.py用来生成训练需要的文件: # -*- coding: ut

当训练好一个model之后,我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏.但是,对于分类问题,我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够,所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型. 下面就是一个用训练好的模型,来对测试集进行测试,并输出每个样本的分类结果的实现. 代码如下: #coding=utf-8 import os import caffe import numpy as np root='/home/liuyun

#coding=utf-8 import os import caffe import numpy as np root='/home/xxx/caffe/' #根目录 deploy=root + 'examples/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'models/XXX.caffemodel' #训练好的 caffemodel import os dir = root+'examples/XXX/test/' filelist=[]

对于已经训练完成的caffemodel,对于单个的图片预测,用python接口来调用是一件非常方便的事情,下面就来讲述如何用python调用已经训练完成的caffemodel,以及prototxt,网上关于这一方面的教程已经是比较多的了,但是我想针对我做的过程发现的一些问题做一个总结 ,先给出几个用python调用caffemodel的链接,链接1,链接2,链接3,主要是参考链接1的内容,整体代码如下, #coding=utf-8 import sys import numpy as np im

导言 本教程中,我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet(该模型是基于Krizhevsky等人的模型的)来演示图像识别与分类.我们将分别用CPU和GPU来进行演示,并对比其性能.然后深入探讨该模型的一些其它特征. 1.准备工作 1.1 首先,安装Python,numpy以及matplotlib. #安装Python环境.numpy.matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib

一.单个图片进行分类 这个比较简单,在*.bat文件中输入以下代码: @echo off set BIN_DIR=D:\caffe\caffe-windows\Build\x64\Release set DEPLOY_DIR=D:\gaokun\caffe_train_test_tool set CAFFEMODEL_DIR=D:\ChineseCharacterdata\caffemodel\HCL_1_800_HWDB_Train_3232 set MEAN_DIR=D:\ChineseCh

论文的caffemodel转化为tensorflow模型过程中越坑无数,最后索性直接用caffe提特征. caffe提取倒数第二层,pool5的输出,fc1000层的输入,2048维的特征 #coding=utf-8 import caffe import os import numpy as np import scipy.io as sio #路径设置 OUTPUT='E:/caffemodel/'#输出txt文件夹 root='E:/caffemodel/' #根目录 deploy=roo

为什么使用Python-OpenCV? 虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多.跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用.OpenCV 的最新版是4.0,包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便.   基本操作 1.图像读入 使用函数cv2.imread(filepath,flags) 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路

开发环境搭建 本人使用的是Ubuntu 16.04LTS. 1.安装Python3 ## 其实 Ubuntu 16.04 系统自带了 Python 3.5.2,因此不需要再安装了?但是需要安装一些开发环境. sudo apt-get update # 更新系统源 sudo apt-get install python3 python3.5-dev libpython3.5-dev # 安装基础包 sudo apt-get install python3-pip # 安装 pip3 sudo pi

继续python接口的学习.剩下还有solver.deploy文件的生成和模型的測试. 网络训练 solver文件生成 事实上我认为用python生成solver并不如直接写个配置文件,它不像net配置一样有非常多反复的东西. 对于一下的solver配置文件: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: "step" max_iter: 78200 #训练样本迭代次数=max_iter/782(训练完一次所有样本的迭代数) mom

导言 本教程中,我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet(该模型是基于Krizhevsky等人的模型的)来演示图像识别与分类.我们将分别用CPU和GPU来进行演示,并对比其性能.然后深入探讨该模型的一些其它特征. 1.准备工作 1.1 首先,安装Python,numpy以及matplotlib. #安装Python环境.numpy.matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 [实战Java高并发程序设计6]挑战无锁算法:无锁的Vector实现 在对线程池的介绍中,提到了一个非

基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8

什么是流量工程 流量工程是指根据各种数据业务流量的特性选取传输路径的处理过程.流量工程用于平衡网络中的不同交换机.路由器以及链路之间的负载. [编辑] 流量工程的内容 流量工程在复杂的网络环境中,控制不同的业务流走不同的路径,关键的业务走可靠的路径并保证服务质量,并且在某段网络拥塞的情况下,动态调整路由,整个网络如同一个"可控的城市交通系统". 流量工程理念在上世纪90年代末提出,最初起源于互联网.其原理是在MPLS环境中,充分利用标签交换系统来为不同的业务流着色,通过LDP来传递LS