import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.GFile("./picture.jpg", "rb").read() with tf.Session() as sess: """ 图像编码解码处理 """ # 解码过程 img_data = tf.image.decode_jpeg(imag

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行 都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters

学习如何使得图像符合预训练模型的需求,或者用其他数据集的图像来测试自己的模型. - 调整大小 - 缩放 - HWC和CHW,数据通道交换 - RGB和BGR,颜色通道的交换 - Caffe2的图像预处理 Ipython Notebook的教程在这里获取 在这一节中,我们将会展示如何从本地文件或网络链接载入一个图像,并能用于其他的教程和例子.当然,我们将继续深入多种预处理,这些预处理都是使用Caffe2时非常有必要的的. Mac OSx Prerequisites 首先,确保你有Python的这些

//图像预处理第9步:将最终标准化后的字符图像分为单个单个的HDIB保存,并存为.bmp文件 void CChildView::OnImgprcToDibAndSave() { unsigned char* lpSrc; int w,h; w=m_charRect.front ().Width() ; h=m_charRect.front ().Height() ; m_dibRect.clear (); m_dibRectCopy.clear (); int i_src,j_src; int

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般

Python 二维码制作 先介绍python 二维码制作的第三方库 QRCode .MyQR QRCode    生成这个二维码只用三行 import qrcode img = qrcode.make('hello qrcode !') img.save('test.png') 安装导入QRCode pip install qrcode QRCode 多种自定义方法 mport qrcode text = input("输入文字或URL:") # 设置URL必须添加http:// im

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. 1 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标

< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir): try: image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image image_file = image_f

从零开始Windows环境下安装python+tensorflow 2017年07月12日 02:30:47 qq_16257817 阅读数:29173 标签: windowspython机器学习tensorflowAnaconda 更多 个人分类: machine-learning   前言 安装环境 tensorflow Anaconda 安装步骤 1.安装Anaconda 2.安装tensorflow 3.测试是否安装成功 总结 前言 本文介绍在Windows平台下,使用Anoconda简

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具,可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品,从而辅助数据分析工作. Kepler.gl制作常规地图非常简单方便,稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法,但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能,譬如之前写过的(数据科学学习手札85)

像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点. 图像预处理,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理. 图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取.图像分割.匹配和识别的可靠性.预处理过程一般有数字化.几何变换.归一化.*滑.复原和增强等步骤. 1.滤波:滤波(Wave filtering)是将

本文介绍如何使用Python的selenium库制作脚本.概念:       Selenium是一个用于测试网站的自动化测试工具,支持各种浏览器包括Chrome.Firefox.Safari等主流界面浏览器,可以模拟人工手动进行操作浏览器.       使用准备:              第一步:安装selenium pip install Selenium 首先点击Terminal,等价于cmd命令行,输入命令,会自动下载selenium库.       补充:对于Python第三方库,会有

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def distort_color(image, color_ordering=0): if color_ordering == 0: image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.) image = tf.image.random_saturation(image, low

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/

from: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923 TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整. 编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值.然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码.所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了.其实如果大家熟悉opencv的话

注意这里的读取image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("./datasets/cat.jpg", "rb").read(),写入f = tf.gfile.GFile("output.png", "wb")所用的函数,注意这里及以下都是调用的tf.image. import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_dat