1.transpose有这么几种模式FLIP_LEFT_RIGHT ,FLIP_TOP_BOTTOM ,ROTATE_90 ,ROTATE_180 ,ROTATE_270,TRANSPOSE ,TRANSVERSE  我们来看看效果原图 使用FLIP_LEFT_RIGHT 相当于左右镜像图像 FLIP_TOP_BOTTOM 相当于上下镜像图像 ROTATE_90 逆时针旋转90度 TRANSPOSE 像素矩阵转置 TRANSVERSE 

PIL格式转换 原图: #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf8 -*- from PIL import Image, ImageFilter import os, sys BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte) · L (8-bit pixels,

PIL:使用Python自带图像处理库读取出来的图片格式numpy:使用Python-opencv库读取出来的图片格式tensor:pytorch中训练时所采取的向量格式 import torch import torchvision.transforms as transforms PIL  to Tensor def PIL2tensor(img): loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) image = loader(i

torchvision.transforms模块 官网地址:https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html# torchvision是独立于Pytorch的关于图像操作的一个工具库,目前包括六个模块: torchvision.datasets:几个常用视觉数据集,可以下载和加载,以及如何编写自己的Dataset. torchvision.models:经典模型,例如AlexNet.VGG.ResNet等,以及训练好的参数.

1. PIL Image图片显示 在使用PIL函数中的Image方法读取图片时,对于图片的shape,可能有不少宝宝存在疑惑.是什么疑惑了?就是image = Image.open(image_path),当你执行print(image.size)时,你得到的是图片的真实维度:W * H(宽和高),但在后续的使用中,我们使用的却是Image的数组形式,此时的维度是: H * W(高和宽).怎么查询了它的数组形式了,再加一行代码,image = np.array(image),即可输出print(

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].欢迎关注支持原创 也欢迎添加作者微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 基本函数 1.1 Compose 1.2 RandomChoice 1.3 RandomOrder 2 PIL上的操作 2.1 中心切割CenterCrop 2.2 随机切割RandomCrop 2.3 随机比例切割 2.4 颜色震颤ColorJitter 2.5 随机旋转RandomRotation 2.6 灰度化Grayscale 2.7 size 2.8 概率随机

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程.学习时建议多读源码,通过源码中的注释可以快速弄清楚类或函数的作用以及输入输出类型. Dataset 借用Dataset可以快速访问深度学习需要的数据,例如我们需要访问如下训练数据: 其中,train中存放的是训练数据集,ants和bees既是文件夹名称也是其包含的图片数据的标签,val中存放的是验证数据集. 假如我们希望自己的Dataset类可以实现如下数据访问形式: dataset = MyDataset("root_dir", &qu

用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot.PIL.cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序.使用时需要倍加注意. 现参考http://www.jianshu.com/p/3977d674da85.对这三种库图像读取保存进行梳理.与原参考资源有一定差异.当前使用为python3.5版本. 读取图像 1.matplotli

参考:https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 具体的理论就不解释了,这里主要是解释代码: ⚠️使用的是python2.7 1.导入包和选择设备 下面是需要用来实现神经迁移的包列表: torch, torch.nn, numpy (使用pytorch实现神经网络必不可少的包) torch.optim (有效梯度下降) PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot (下载和显示图像) t

PIL:使用python自带图像处理库读取出来的图片格式 numpy:使用python-opencv库读取出来的图片格式 tensor:pytorch中训练时所采取的向量格式(当然也可以说图片) PIL与Tensor相互转换 import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # loader使用torchvision中自带的transforms函数 loader = transforms.Compose([ tr

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4

1.简介 本教程主要讲解如何实现由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法.Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构.这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并将输入的图片变得与内容图片相似,且拥有风格图片的优美风格. 2.基本原理 我们定义两个间距,一个用于内容D_C,另一个用于风格D_S.D_C测量两张图片

Pytorch中数据集读取 在机器学习中,有很多形式的数据,我们就以最常用的几种来看: 在Pytorch中,他自带了很多数据集,比如MNIST.CIFAR10等,这些自带的数据集获得和读取十分简便: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', # 数据集存

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络,然后重点介绍 ResNet 的使用,以及 ResNet 的源码. 模型概览 在torchvision.model中,有很多封装好的模型. 可以分类 3 类: 经典网络 alexnet vgg resnet inception densenet go

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].有什么问题都可以咨询作者WX:cyx645016617.想交个朋友占一个好友位也是可以的~好友位快满了不过. 参考目录: 目录 1 探索性数据分析 1.1 数据集基本信息 1.2 数据集可视化 1.3 类别是否均衡 2 训练与推理 2.1 构建dataset 2.2 构建模型类 2.3 训练模型 2.4 推理预测 在这个文章中,主要是来做一下MNIST手写数字集的分类任务.这是一个基础的.经典的分类任务.建议大家一定要跟着代码做一做,源码已经上传到公众号.

PyTorch 进行 Neural-Transfer 1.简介 本文讲解如何实现由 Leon A. Gatys,Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法.Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer,使用一种新的风格将指定的图片进行重构.这个算法使用三张图片,一张输入图片,一张内容图片和一张风格图片,并将输入的图片变得与内容图片相似,且拥有风格图片的优美风格. 2.基本原理 定义两个间距,一个用于内容D_C,另一

前言 最近刚开始接触机器学习,记录下目前的一些理解,以及看到的一些好文章mark一下 1.MINST数据集 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字

工具函数 dir函数,让我们直到工具箱,以及工具箱中的分隔区有什么东西 help函数,让我们直到每个工具是如何使用的,工具的使用方法 示例:在pycharm的console环境,输入 import torch dir(torch.cuda.is_available()) 即可查看该工具包 help(torch.cuda.is_available()) DataSet DataSet提供一种方式去获取数据及其label DataLoader为网络提供不同数据形式 使用PIL的Image来读取图片:

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要

上篇文章,我们把自己的程序接入了微信公众号,并且能把用户发送的文本及图片文件原样返回.今天我们把用户的图片通过腾讯的AI平台分析后再返回给用户. 为了防止我的文章被到处转载,贴一下我的公众号[智能制造专栏],欢迎大家关注. github仓库地址https://github.com/injetlee/Python/tree/master/wechat 效果图 一. 接入腾讯AI平台 我们先看一下官方人脸检测与分析接口的描述: 检测给定图片(Image)中的所有人脸(Face)的位置和相应的面部属性