Json111的博客

这是在生产中部署 PyTorch 模型的系列教程中的第一篇。以这种方式使用 Flask 是迄今为止开始为PyTorch模型提供服务的最简单方法，但它不适用于具有高性能要求的用例。API 定义我们将首先定义我们的 API 端点、请求和响应类型。我们的 API 端点将位于 /predict，它使用包含图像的文件参数接收 HTTP POST 请求。响应将是包含预测的 JSON 响应：{"class_id": "n02124075", "class_name": "Egyptian_cat"}依赖安装依

import numpy as npimport tensorflow as tfimport skimage.transform as tranimport osimport cv2img_path = "./croppedImg.jpg"save_path = './imgProcess/'# 随机裁剪图片def random_crop_image(image_file, num): with tf.Graph().as_default(): tf.comp

CV_8U是 unsign 的8位/像素-即一个像素的值在0-255区间，这是大多数图像和视频格式的正常范围。CV_32F是 float -像素是在0-1.0之间的任意值，这对于一些数据集的计算很有用，但是它必须通过将每个像素乘以255来转换成8位来保存或显示。CV_32S是每个像素的带符号的32位整数值-对像素进行整数数学运算同样有用，但再次需要转换为8位以保存或显示。这很棘手，因为您需...

使用videoCapture.write()写视频的时候发现每次写的视频都是8kb，8kb其实是创建的avi文件大小。网上看到解决办法大部分是视频的尺寸出现问题就是创建的size和写入的size不同大小在把cv2.VideoWriter(path, fourcc, fps, size)的参数调整之后还是同样的问题之后把视角转到videoCapture.write()发现写正常的f...

VideoWriter类：camera = cv2.VideoCapture(video)videoWriter = cv2.videoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'), fps, size)save_path是视频存储位置fps设置视频帧率，也可通过camera.get(cv2.CAP_PRO...

根据图像形状进行的简单操作，一般情况下对二值化图像进行操作两个参数，一个原始图像，一个结构化元素或核，用来决定操作的性质1 腐蚀会把前景物体的边界腐蚀掉如果与卷积核对应的原图像的所有像素值都是1，那么中心元素就保持原来的像素值，否则变为0.对于去除白噪声很有用，也可以用来断开两个连在一块的物体Img = cv2.imread(‘j.png’, 0)Kernel ...

项目中需要进行缺陷检测。先做图像差分，然后检测出缺陷并标注缺陷位置。import cv2import sysimport numpy as np# 第一个参数 图片路径imgpath = sys.argv[1]img = cv2.imread(imgpath)alg = sys.argv[2]# 可根据参数选择算法def fd(algorithm): if alg...