文 @ 000007号外号外：awesome-vit 上新啦，欢迎大家 Star Star Star ~https://github.com/open-mmlab/awesome-vitgithub.com/open-mmlab/awesome-vit0 前言在 Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(一)：概述 一文中对 Vision Transform
MNIST数据集详解及可视化处理（pytorch） MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 作为机器学习在视觉领域的“hello world”，很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”。 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下。MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:Training s
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2023-11-24 15:58:38
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Jun 24 11:17:53 2019@author: lg"""import numpy as npfrom pymongo import MongoClientimport tensorflow as tfimport pandas as pdclient=Mongo
原创
2023-01-13 06:36:11
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在新版本的OpenCV4中，最简单的图像载入和显示只需要3句代码，非常便捷。这三句代码分别对应了三个函数，他们分别是：imread( ), namedWindow( )以及imshow( )。我们依次来解析一下这三个函数。1.imread函数首先，我们看imread函数，可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下：Mat imread(const string& filename, int
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2023-08-10 13:23:31
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opencv基本函数图像处理流程一般包括加载、处理、显示和保存等步骤。 文章目录opencv基本函数前言一、opencv函数---cv2.imread二、opencv函数---cv2.imwrite三、opencv函数---cv2.imshow四、opencv函数---cv2.waitKey五、opencv函数---cv2.namedWindow六、opencv函数---cv2.videoCapt
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2023-08-10 13:23:26
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前言大概两个月前写过一篇《【测试设计】使用jenkins 插件Allure生成漂亮的自动化测试报告》的博客，但是其实Allure首先是一个可以独立运行的测试报告生成框架，然后才有了Jenkins的集成插件。这一次主要介绍如何把Allure集成到Python的Pytest单元测试框架中。依赖包安装PytestPytest是Python的单元测试框架，非常方便和易用。可以规模化以及编写更加复杂的测试用
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2023-12-18 11:23:34
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首先导入各种相关库import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image读取图像变为矩阵形式case1:利用opencv利用cv2.imread进行读取Img_BGR = cv2.imread('lena512color.tiff')注意：cv2读取的图形颜色格式为BGR，所以需要进行一
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2023-06-20 14:14:16
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先前，我们已经介绍过 matplotlib 第三方绘图库的基本操作方法。这里，我们将介绍如何通过读取文件中的数据来绘制其图像的操作方法。基本绘制方法假设要绘制的数据存储在名为 sample.txt 的文件中，如下所示： sample.txt 存储数据内容 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 X, Y = [], [] 4 for line in
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2024-08-03 21:54:29
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imwrite函数功能：用于将图像保存到指定的文件，可以为各种格式的图像。函数原型：bool cv::imwrite(const String & filename,
InputArray img,
const std::vector<int> & params = std::vector<int>()
)函数参数：filename：需要保存图像的文件名，
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2023-12-20 09:27:18
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# 保存图像的流程
为了实现在Python中保存图像，你需要按照以下步骤进行操作。下面是一个展示整个流程的表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 处理图像（可选） |
| 4 | 保存图像 |
接下来，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 步骤 1：导入必要的库
在Python
原创
2023-08-02 07:23:33
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# Python 矩阵保存图像：新手入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python处理图像感到困惑。本文将指导你如何使用Python中的矩阵来保存图像。我们将从基础开始，一步步教会你如何完成这个任务。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载图像到矩阵 |
|
原创
2024-07-20 12:39:24
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# Python保存RGB图像
在数字图像处理中，RGB图像是由红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）三个颜色通道组成的图像。在Python中，我们可以使用各种库来处理和保存RGB图像。本文将向您介绍如何使用Python保存RGB图像，并提供相应的代码示例。
## 安装所需库
在使用Python保存RGB图像之前，我们需要安装以下库：
- PIL（Python Imaging Library）
原创
2023-12-31 07:47:57
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# Python保存图像像素
在图像处理领域，保存图像像素是一个非常重要的操作。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多库和工具来处理图像数据。本文将介绍如何使用Python保存图像像素，并附上代码示例。
## 图像像素
在计算机中，图像是由一个个像素点组成的。每个像素点都有自己的坐标和颜色值，通过组合这些像素点可以生成一幅完整的图像。保存图像像素是将这些像素点的信息存储到文件中，以便
原创
2024-05-06 07:03:25
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## Python保存TIF图像的实现步骤
### 1. 导入所需模块和库
在开始保存TIF图像之前，我们需要导入一些必要的模块和库，以便进行图像处理和保存操作。代码如下所示：
```python
import cv2
import numpy as np
```
### 2. 读取TIF图像
在进行保存之前，我们首先需要从文件系统中读取TIF图像。代码如下所示：
```python
原创
2023-09-29 20:10:59
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# 如何实现“plot 图像保存 python”
## 摘要
本文将教会刚入行的开发者如何使用Python语言实现plot图像保存功能。我们将介绍整个实现流程，并提供每一步所需的代码和注释说明。
## 实现流程
以下是实现“plot 图像保存 python”功能的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库 |
| 步骤二 | 准备数据 |
原创
2023-09-29 05:56:05
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1.分离视频音频流 ffmpeg -i input_file -vcodec copy -an output_file_video //分离视频流
ffmpeg -i input_file -acodec copy -vn output_file_audio //分离音频流 2.视频解复用 ffmpeg –i test.mp4 –vcodec copy –an –f m4v test.2
目录Pillow模块讲解一、Image模块1.1 、打开图片和显示图片1.2、创建一个简单的图像1.3、图像混合1.4、图像缩放1.5、图像的剪切与粘贴1.4、图像旋转和格式转换1.5、分离和合并二、ImageFilter2.1、高斯模糊2.2、其它滤镜三、ImageChops模块（图像合成）3.1、加法运算3.2、减法运算3.3、其它函数四、ImageEnhance模块（色彩、亮度）
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2024-08-07 13:33:56
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# 使用 Python Matplotlib 保存图像的全指南
Matplotlib 是一个强大的数据可视化库，它广泛应用于科学计算和机器学习的领域。在数据分析和可视化的过程中，常常需要将生成的图像保存到本地。本文将详细介绍如何使用 Matplotlib 保存图像，并提供示例代码和详细解释。
## 1. Matplotlib 简介
Matplotlib 是用于生成静态、动态和交互式图表的 P
原创
2024-10-17 13:39:40
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# 如何使用 Python 的 Matplotlib 库保存图像
在数据分析和科学计算中，Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一。它允许用户轻松创建各种类型的图表和图像，并且可以将这些图像保存为文件，以便日后使用。今天，我们将一起学习如何使用 Matplotlib 库创建图像并将其保存到本地文件系统中。
## 流程概述
在我们开始实现之前，让我们先梳理一下整个流程
Jetson TX2入门之ImageNet图像分类简介准备好去深入深度学习了吗？只需要两天哦。Nvidia 官方提供了所有我们需要的工具，其中包括简单上手的教程、软件源码以及已经训练好的网络模型（ImageNet和DetectNet的例子）。在这篇教程中，你将能够在Jetson TX2上加载和运行预先训练好的神经网络模型，还能够知道如何去用自己的数据集去重新训练神经网络。在我这篇文章中，我将把官方
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2024-03-17 16:07:18
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