主要目的：利用工控机采集图像数据，再利用网络传输到笔记本电脑。在笔记本电脑上运行YOLOP模型进行freespace分割的推理，然后将分割结果返回到工控机，从而快速实现深度学校模型的部署测试。客户端为工控机，服务器端为笔记本电脑客户端：import socket
import cv2
import numpy
import time
import sys
def recvall(sock, c
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2023-11-27 05:40:07
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# OpenCV Python导入图像的实现步骤
## 引言
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库。它提供了各种图像处理和计算机视觉算法，以及用于处理图像和视频的工具。Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，与OpenCV结合使用可以实现各种图像处理任务。本文将教会你如何使用OpenCV Python库导入图像。
## 流程图
下面是导入图像的流程图：
``
原创
2023-09-24 22:00:04
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Python进行图像处理、计算机视觉时有若干常用库，他们导入后的张量形状、坐标轴位置、相互转换方法各有不同。本文的总结包括PIL、skimage、numpy、opencv、pytorch等几个库。PIL库PIL库导入的图片为专用PIL对象，无法直接显示某一点像素值，与其他格式之间均需要转换。PIL中Image.open()方法读入图像通道顺序为RGB。PIL对象的属性PIL_img.size输出为
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2024-06-06 12:04:03
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python下关于读取照片的库一 OpenCV: cv2.imreadOpenCV可以说是最强大的读取照片的函数库图片读取操作import cv2
import numpy as np
#读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha通道
img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow('sr
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2024-02-27 13:09:02
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# Python 图像处理库的导入方案
## 简介
在进行图像处理项目时，我们经常需要使用一些图像处理库来实现各种功能，例如图像读取、图像处理、图像增强等。Python 提供了很多强大的图像处理库，本文将介绍几个常用的图像处理库，并提供它们的导入方案。
## 1. Pillow
[Pillow]( 是 Python 中最常用的图像处理库之一，它提供了丰富的图像处理功能，包括打开、保存、剪切、
原创
2023-07-20 19:11:28
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目录1.适用人群2.环境配置3.基本用法3.1 数据读取 3.2 数据分析3.3 数据组装3.4 制表：4.快速提升5.效果展示1.适用人群电脑有python环境，会python基本使用，需要短时间内完成大量画图任务的数据分析的人群。（有过matplab相关画图库及echart用户使用起来会很快）2.环境配置pip install pandas jupyter-notebook pyec
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2024-07-04 21:01:37
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一、关于opencv的命名空间OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。 （1）在代码开头的适当位置，加上usingnamespace cv;这句。 （2）在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。一般都采用第二种。【示例】1 #include <opencv2/core/core.hpp>
2 #include&l
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2023-10-16 14:21:33
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【摘要】用于机器学习也好，深度学习也好，都需要读取图片的操作。方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式用于机器学习也好，深度学习也好，都需要读取图片的操作。方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式(推荐学习：Python视频教程)这时候需要用 np.asarray(im) 或者np.array()函数区别是 np.array() 是深
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2023-06-01 16:58:29
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在机器视觉领域，想将深度学习应用于实际工程项目，并最终落地，会遇到很多问题：光照、遮挡等。而采集到的数据通常难以满足各种现实环境，需要进行数据增强操作。 imgaug是一个基于OpenCV的更高级的API，包含很多集成好的图像增强的方法。安装方式：conda config --add channels conda-forgeconda install imgaug导入和增强图像输入的图像需要符合以下两种规格之一： 可以是4D的numpy数组，形状需要满足“NHWC”原则，即(N,
原创
2021-08-13 09:30:39
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# 用Python神经网络处理图像集
在现代科技时代，神经网络是一种非常强大的人工智能技术，它可以被用来处理各种类型的数据，包括图像。Python是一种广泛使用的编程语言，有许多优秀的神经网络库可以供我们使用。在本文中，我将向您展示如何使用Python神经网络库处理图像集。
## 导入图像集
首先，我们需要从Python的神经网络库中导入图像集。我们可以使用一些流行的库，比如TensorFl
原创
2024-03-21 07:41:36
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在使用 Python 开发游戏或图形应用时，`pygame`是一个非常强大的库，可以帮助开发者快速构建2D图形界面。然而，在导入 `pygame` 后，当我们添加图像时，常常会面临调整图像尺寸的问题。本文将深入探讨如何解决这个问题，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案以及验证测试等方面。
### 问题背景
在某个项目中，用户需要使用`pygame`库来显示图像。例如，用户希望在游戏中加载角色
目录前言一、图像表示基于像素的图像表示分类模型1. 线性分类器的定义2. 线性分类器的权值损失函数1. 损失函数的定义2. 多类支撑向量机损失3. 正则项与超参数- 什么是正则项？- 什么事超参数？优化算法1. 什么是优化2. 优化算法的目的是什么？3. 梯度下降算法4. 随机梯度下降5. 小批量随机梯度下降数据集1. 数据集划分2. 数据集预处理 前言 本文主要讲述机器学习的大致流程，以及针对
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2024-04-29 09:48:27
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镜像翻转图片，使用cv2.flip(src, flipCode)函数 其中，参数2 = 0：垂直翻转(沿x轴)，参数2 > 0: 水平翻转(沿y轴)，参数2 < 0: 水平垂直翻转。import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
image = cv2.imread("./images/lena.bmp")
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2023-05-26 20:46:30
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你们中的大多数人家里都会有一些退化的旧照片，上面有一些黑点、一些笔触等。你有没有想过把它恢复回来？我们不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为它只会用无用的白色结构替换黑色结构。在这些情况下，使用称为图像修复的技术。基本思想很简单：用相邻像素替换那些坏标记，使其看起来像邻域。为此设计了几种算法，OpenCV 提供了其中的两种。两者都可以通过同一个函数cv2.inpaint() 访问第一个算法基于论文“
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2023-09-11 19:45:22
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对于完成一些简单任务的程序我们编写一个源文件是可以的，但对于稍微复杂点的程序或大型程序时，我们往往需要把这个复杂任务按照一定的规则拆分成多个python文件来实现，最后再把多个文件组合在一起就可以了，在这个过程中模块发挥着重要的作用。模块就是把一组相关的函数或代码组织到一个文件中，一个文件即为一个模块，模块是由代码，函数或类组成。一、 如何导入一个模块一个模块可以被别的程序引入，以便使用该模块中相
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2023-07-06 20:55:30
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re 模块正则表达式需要使用re模块，re模块用于对python的正则表达式的操作语法import re #导入模块名# 生成要匹配的正则对象 ， ^代表从开头匹配，[0-9]代表匹配0至9的任意一个数字， 所以这里的意思是对传进来的字符串进行匹配，如果这个字符串的开头第一个字符是数字，就代表匹配上了p = re.compile("^[0-9]")# 按上面生成的正则对象 去匹配 字符串， 如果能
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2023-09-15 22:17:45
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之前我们画各种图，都是把需要分析的数据，手写输入Python的开发工具中去的，这样做是为了学习和理解Python数据可视化画图的原理，但是在实际工作中，我们一定是去处理Python开发工具之外的一些数据，比如Excel表格保存的数据，或者其他格式的文件保存的数据。我们只需要用Python去读取和处理这些外部文件的数据，而不必把这些数据一个一个手动输入到Python开发工具中。今天我们学习用Pyth
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2023-08-22 09:16:04
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sys模块 首先，在使用模块之前要做的事情当然是导入需要的模块了。那么，这里说一个关注点，加入存在相同名称的模块的时候，那么PyCharm会怎么去判断你需要导入的是哪个呢？在这里说一下它默认的导入模块顺序：1、当前目录下找这个python文件；2、去python的环境变量里面找这个python文件。import sys
print(sys.path)# 查看python的环境变量
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2023-11-01 18:10:52
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加法加法运算是指将两幅原始图像对应位置处两个像素的灰度值相加得到一个新的灰度值，作为结果图像对应位置处像素的灰度值。设两个像素为p和q，则加法运算可表示为： 式中：f(x)为像素x的灰度值。 注意：由于图像像素的灰度值范围为[0,255]，因此，相加结果如果大于255，则取255。def add(img1,img2):
H1, W1, C1 = img1.shape
# H2, W
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2023-06-09 16:15:58
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首先导入必要的库,使用Opencv读入图像,避免复杂的图像解析,同时使用Opencv作为算法的对比,由于使用环境为jupyter使用matplotlib直接可视化import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline图片的存储图片实质上就是一个矩阵，一个640*320的灰白图像其实就是一个（6
