记录个人学习中遇见的python问题1.Python中的*args和**kwargs2021年12月16日10:25:32
*args **kwargs的使用
理解如下：args在前，kwargs在后
*args传入一个可变元组无需赋值fun(1, 2, 3)
**kwargs传入的是一个字典，变量名作为字典的key，值作为字典value
fun(1, 2, 3, name='yida', ag
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2024-05-03 16:09:26
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对数据集的处理会遇到很多的问题，相信这些问题也经常困扰各位，尤其是关于transforms的使用。不得不说这个库非常的好用，帮助我们节省了很多的时间，但是不可避免我们会遇到关于pytorch中的Tensor，numpy以及PIL之间的转化，这主要是因为transforms进行转换时接受的是PIL Image类型，要不会报错，下面就这一部分讲解一下这部分的转化。# 首先来说明一下如何使用transf
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2024-07-26 10:37:06
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1. numpy&pandas在数据处理的时候，速度远远快于python。因为numpy&pandas底层是C语言直接写的。 pandas是numpy的升级版本 他们都应用到了矩阵的运算 2.numpy的基本属性： 2.1 numpy是基于矩阵的运算 矩阵：基于1维或者2维的一个数组 举例：[[1,2,3], [2,3,4]] 这是一个
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2024-09-05 12:26:28
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PIL（Python 图像库）是为 Python 创建的图像处理包。它提供了各种类和方法，可帮助创建、编辑和导出图像文档。不幸的是，对 PIL 模块的支持已于 2011 年停止。然而，具有相似目标的 Pillow 项目分叉了 PIL 模块。最终，Pillow 模块取代了 PIL，成为 Python 开发人员的默认图像处理工具。Numpy 是 Python 中科学计算的首选模块。Numpy 引入了一
字节流和PIL对象的互转. 也可以读取OSS的数据#!usr/bin/env python# encoding:utf-8fro
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2021-09-03 13:24:47
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代码】Python利用PIL将png图像转jpg图像。
原创
2023-04-10 16:15:13
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一、为什么要使用Numpy and Pandas？ 运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。 消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多。 numpy 和 pandas是科学计算中很重要的两个模块，可以应用于数据分析，机器学习和深度学习二、Numpy 和 Pandas
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2024-10-08 20:27:35
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# 如何实现“python PIL 保存numpy”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python的PIL库来保存numpy数组。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤概述：
```mermaid
pie
title 保存numpy流程
"加载图像" : 1
"将图像转换为numpy数组" : 2
"将numpy数组转换为图像" : 3
"
原创
2024-06-28 06:49:21
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numpy转PIL报错TypeError:Cannothandlethisdatatypenumpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data typenumpy转PIL报错TypeError:Cannothandlethisdatatypeimg = Image.fromarray(np.uint8(img))img.show()
原创
2021-08-02 13:45:23
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matplotlib figure转为numpy array或者PIL图像进行显示实现将matplotlib绘制的图像转换为numpy数组,并使用PIL
原创
2022-08-24 16:43:20
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在Python的图像处理领域，PIL（Python Imaging Library，现已更名为Pillow）和Numpy是两个不可或缺的库。PIL以其强大的图像处理功能著称，而Numpy则因其高效的数组运算能力受到广泛青睐。在实际应用中，我们经常会遇到需要将PIL图像转换为Numpy数组的情况，以便利用Numpy进行进一步的数学运算和向量化操作。本文将通过通俗易懂的方式，结合代码和案例，详细介绍
坑
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2021-05-11 17:32:00
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NumPyNumPy是非常有名的Python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等）以及线性代数函数。1.1图像数组表示载入图像时，通过调用array（）方法将图像转换成NumPy的数组对象。数组中所有的元素必须具有相同的数据类型。from PIL import Image
from pylab import *
im = array(Image.ope
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2024-02-04 20:27:05
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前言在学习opencv的过程中，终会遇到需要把视频转换成图片处理，或者把处理后的图片保存为视频格式的时候。这篇文章中就来看一下如何进行图片和视频之间的相互转换。视频转图片对于这种情况大家应该很熟悉了。因为学习opencv的时候肯定打开过摄像头，比如打开摄像头检测个人脸或者笑脸之类的。在这个过程中，实际就是把摄像头拍摄到的视频转换为一帧一帧的图片连续地进行处理。我们知道，对于打开视频和摄像头，ope
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2024-03-20 23:16:53
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PIL.Image转换成OpenCV格式import cv2from PIL import Imageimport numpy image = Image.open("plane.jpg")image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COL...
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2023-01-13 06:48:44
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一、前言 本篇将使用GAN(生成对抗网络)生成一类花卉图片的训练样本，也就是说我们现在拥有1000张樱花的图片，但是数据集的量太少导致分类模型的判别能力较弱，而且容易导致过拟合等问题，所以这里我们需要增加训练样本，但是实地采集又太麻烦并且爬虫得到的数据冗杂数据又太多，这个时候该怎么办呢？GAN的双网络并行训练的机制解决了这个问题。我们此案例就是依靠GAN的特点来生成更多的图片来扩充整个数据集合。
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2024-07-12 02:32:44
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我们都知道Oracle中通过位图索引可以在很大的程度上提高查询的效率，而以下的文章主要要介绍的是Oracle位图索引的相关特点及其使用的时机，如果你想了解的更多的话，以下的文章会给你提供更多的相关知识。在数据库中(包括Sql Server数据库)，对于这种基数比较小的列，如果只有有限的几个固定值，如上表中的性别、婚姻状况等等，要为其建立索引的话，采用的就应该是位图索引，而不是B树索引。位图索引为什
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2024-07-15 06:42:42
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# Python PIL处理图像的步骤和代码解释
## 引言
Python PIL（Python Imaging Library）是一个强大的图像处理库，它提供了丰富的图像处理功能和灵活的接口。在本文中，我将向你介绍如何使用Python PIL处理图像。首先，我们来看一下整个流程的步骤。
## 处理图像的步骤
下面是使用Python PIL处理图像的步骤的概述。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-01-02 05:59:56
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# Python PIL 图像卷积
在图像处理中，卷积是一种常用的技术，用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。Python的PIL库提供了方便的接口，可以进行图像卷积操作。本文将介绍PIL库的使用方法，并给出代码示例。
## 1. 安装PIL库
要使用PIL库进行图像卷积操作，首先需要安装PIL库。可以使用pip命令进行安装：
```markdown
pip install pillo
原创
2023-09-18 18:33:17
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# Python PIL 图像处理教程
## 简介
在这篇教程中，我们将介绍如何使用Python PIL库进行图像处理。PIL（Python Imaging Library）是一个强大的图像处理库，可以用于打开、编辑和保存图像。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 安装PIL库
2. 打开图像文件
3. 对图像进行处理
4. 保存处理后的图像
接下来，让我们逐步进行详细介绍。
## 1. 安
原创
2023-07-25 23:26:27
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