scipy.misc.imresize 不同于普通的reshape, imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度,而是能将图片重采样为指定像素,这样给深度学习中训练图像数据带来方便. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage %matplotlib inline num_px = 64 my

scipy.misc.logsumexp函数的输入参数有(a, axis=None, b=None, keepdims=False, return_sign=False),具体配置可参见这里,返回的值是np.log(np.sum(np.exp(a))). 这里需要强调的是使用该函数的场景: 一般来说,该函数主要用于非常小的数值的运算(比如蒙特卡洛取样样本).在这种情况下,将数据保持log处理是必须的.所以这时你如果想将数组中的数据累加求和就需要这样计算log(sum(exp(a))),但这样做就

anaconda环境下: 错误:python 命令行运行出错:module 'scipy.misc' has no attribute 'toimage' 解决:打开Anaconda prompt,输入: conda install pillow 即可解决(.^▽^)

>>> import scipy >>> scipy.misc <module 'scipy.misc' from 'C:\Python27\lib\site-packages\scipy\misc\__init__.pyc'> >>> scipy.misc.imread('test.tif') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#11>", l

from scipy.misc import imread / imsave / imshow imresize / imrotate / imfilter 1. scipy.misc 下的图像处理 from scipy.misc import imread, imresize, imsave I = imread('./cat.jpg') I_tinted = I * (1, .95, .9) I_tinted = imresize(I_tinted, (300, 300)) # print(

scipy.misc.toimage()出现toimage报错 自己被这个问题困扰了许久,其实最后发现其实toimage这个函数已经被取消了,或者说是没有这个函数了.有了新得函数与之代替,那就是Image.fromarray.具体的函数如下: from PIL import Iamge img = Image.fromarray(np.uint8(image_array)).covert('RGB') img.save('dir') 注意: 程序里面的np.uint8()是将image_arra

使用 from scipy.misc import imread, imresize, imsave 时出现报错,查找后发现新版本的Scipy不再包含imread,imresize,imsave,需要使用的话,就安装 scipy 1.0.0版本, 比如: conda install --prefix=/home/xxx/PycharmProjects/project_01/env scipy=1.0.0 imread将用imageio.imread来取代,输入: conda install --

mac os 使用 from scipy.misc import imread ImportError: cannot import name 'imread' 问题1: 我原先安装了 pillow 仍然会报错,我看了一下 pillow 的版本,默认安装 Pillow==6.0.0 这个版本的 scipy.misc 里面没有 imread. pip3 install Pillow==4.3.0 问题2: 安装Pillow==4.3.0错误: Looking in indexes: https:/

Python报错module 'scipy.misc' has no attribute 'imresize' 解决办法: 安装Pillow包,命令如下: pip install Pillow 然后重启python环境 Python报错module 'scipy.misc' has no attribute 'imread' 解决办法: 大部分解决办法都是说没有安装PIL第三方库,库名现在为Pillow,推荐直接使用命令pip install Pillow进行安装,但是我的问题并没有因此得到解决

运行python程序报错:AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread' 报错原因1:scipy版本过高 解决方案:降低scipy版本,如下: pip install scipy==1.2.1 报错原因2:查看scipy.misc帮助文件得知,imread依赖于pillow 解决方法:在该python环境中,安装Pillow即可 pip install Pillow

这个bug的解决办法: import cv2 # scipy.misc.toimage(image_array).save('cifar10_data/raw/%d.jpg' % i) cv2.imwrite('cifar10_data/raw/%d.jpg' % i,image_array) 用  cv2.imwrite  代替   scipy.misc.toimage 如果没有安装cv2 ,请用如下命令安装:pip install opencv-python -i https://pypi.

from scipy.misc import imread 报错 查询后其原因是from scipy.misc import imread,imwrite 等方法已经被弃用,Python已经将imread方法封装在了imageio模块当中 解决方法具体如下: 安装 imageio 库 使用pip install imageio import imageio imageio.imread("xxxx.png")

File "/home/harrison/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/image.py", line 634, in set_data raise TypeError("Image data cannot be converted to float")TypeError: Image data cannot be converted to float 代码如下: #!/usr/bin/python

报错是因为要安装PIL库,库名现在为Pillow,在命令行上安装即可: pip3 install Pillow

一.简介 首先介绍MNIST 数据集.如图1-1 所示, MNIST 数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成,图片一共有10 类,分别对应从0-9 ,共10 个阿拉伯数字. 原始的MNIST 数据库一共包含下面4 个文件, 见表1-1 . 在表1 - 1 中,图像数据是指很多张手写字符的图像,图像的标签是指每一张图像实际对应的数字是几,也就是说,在MNIST 数据集中的每一张图像都事先标明了对应的数字.  在MNIST 数据集中有两类图像:一类是训练图像(对应文件train-images

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected Utility).1989年,Watkins提出.收敛性,1992年,Watkins和Dayan共同证明.学习期望价值,从当前一步到所有后续步骤,总期望获取最大价值(Q值.Value).Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选择Q值最高的Action.不依赖环境模型.有限马尔科夫决策过程(Markov Dectision Process) ,Q-Learning被证明最终可以找到最优策略. Q-Learning目

#coding: utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import scipy.misc import os # 读取MNIST数据集.如果不存在会事先下载. mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 我们把原始图片保存在MNIST_data/raw/文件夹下 # 如果没有这个文件夹会自动创建 save_d

# coding: utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constan

数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块.这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据.这条语句在数据不存在时,会自动执行下

读写.mat文件 如果你有一些数据,或者在网上下载到一些有趣的数据集,这些数据以Matlab的.mat 文件格式存储,那么可以使用scipy.io 模块进行读取. data = scipy.io.loadmat('test.mat') 1 2 上面代码中,data 对象包含一个字典,字典中的键对应于保存在原始.mat 文件中的变量名.由于这些变量是数组格式的,因此可以很方便地保存到.mat 文件中.你仅需创建一个字典(其中要包含你想要保存的所有变量),然后使用savemat() 函数: data