随机生成图像 与 图像的转维(reshape)

本文介绍如何利用Python的os.urandom()函数生成随机字节,并通过NumPy和OpenCV将其转换为灰度和彩色图像。代码示例展示了如何创建随机图像并使用OpenCV进行显示。
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OpenCV可以支持Python版本;

通过Python的标准库, os.urandom(), 随机生成uchar数, 然后传递给OpenCV的矩阵;

通过reshape()函数, 把1维变成2维(灰度图像), 把1维变成3维(彩色图像);

注意: "-*- coding: utf-8 -*-"可以UTF-8编码, 可以使用中文注释; 输出灰度和彩色;

代码如下:

[python]  view plain  copy
  1. # -*- coding: utf-8 -*-  
  2.   
  3. #=================  
  4. #File: PyOpenCV.py  
  5. #Author: Wendy  
  6. #=================  
  7.   
  8. import cv2  
  9. import numpy  
  10. import os  
  11.   
  12. #随机生成120000=300*400=100*400*3  
  13. randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))  
  14. #把数组赋值给OpenCV类型矩阵  
  15. flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray)  
  16.   
  17. #矩阵变维, 1维变维2维(灰度), 1维变为3维(彩色)  
  18. grayImage = flatNumpyArray.reshape(300400)  
  19. bgrImage = flatNumpyArray.reshape(1004003)  
  20.   
  21. #显示  
  22. cv2.imshow("GRAY", grayImage)  
  23. cv2.imshow("BGR", bgrImage)  
  24. cv2.waitKey(0)  


输出:

http://blog.youkuaiyun.com/caroline_wendy/article/details/17062379

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### 生成对抗网络 GAN 在图像生成识别中的应用 生成对抗网络(GAN)是一种强大的深度学习模型,广泛应用于图像生成和识别任务。其核心思想是通过生成器和判别器的对抗训练来提升生成样本的质量[^1]。 #### 模型架构 GAN 的架构由两个主要组件构成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成逼真的图像,而判别器则用于区分生成图像和真实图像。在图像生成任务中,生成器通常采用反卷积或反池化结构(如 deconv 或 Unet),以实现高分辨率图像生成[^3]。判别器则可能使用 PatchGAN 等结构,专注于局部区域的优化,从而避免边界模糊问题[^3]。 #### 代码实现 以下是一个简单的 GAN 模型实现示例,用于生成 MNIST 数据集中的手写数字图像: ```python from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dense, LeakyReLU, BatchNormalization, Reshape, Input # 定义生成器 def build_generator(): model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=100)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(1024)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(784, activation='tanh')) model.add(Reshape((28, 28, 1))) noise = Input(shape=(100,)) img = model(noise) return Model(noise, img) # 定义判别器 def build_discriminator(): model = Sequential() model.add(Dense(512, input_shape=(28, 28, 1))) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) img = Input(shape=(28, 28, 1)) validity = model(img) return Model(img, validity) ``` 上述代码定义了一个简单的生成器和判别器模型。生成器将输入的噪声向量换为 (28, 28, 1)图像,而判别器则输出一个标量值,表示输入图像是真实还是生成的概率[^4]。 #### 图像生成识别的应用 GAN 在图像生成领域的应用包括但不限于以下几种: - **图像生成**:生成高质量的图像,例如人脸、风景等。通过条件 GAN(CGAN)可以生成特定类别的图像[^2]。 - **数据增强**:通过生成额外的训练数据来增强数据集,提高模型性能[^2]。 - **图像修复**:利用 GAN 修复损坏的图像或填充缺失部分[^3]。 - **风格迁移**:将一种风格应用到另一张图像上,实现艺术风格的迁移[^2]。 #### 研究论文 关于 GAN 的研究论文有很多,其中最具代表性的包括 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的原始 GAN 模型[^1],以及 Radford 等人提出的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)。这些论文详细描述了 GAN 的理论基础和具体实现方法。
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