muyutianzhilan的博客

张量：张量的阶数有时候也称为维度，或者轴，轴这个词翻译自英文axis。譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是[1,3]，[2,4]两个向量。import numpy as npa = np.array([[1,2],[3,4]])sum0 = np.sum(a, axis=0)sum1 = np.sum(a, axis=1)print sum0 [4,6]print

图片转视频因为项目需要，需要将文件夹中的若干图片转成视频，以下是操作步骤将图片命名 python的fprmat真是个好东西。 img = cv.imdecode(img, cv.IMREAD_COLOR) print('i', i) cv.imwrite("messigray{0}.png".format(i), img) i = i + 1保存好图片后，运行图片转视频的程序。opencv只能转成avi的格式。如果需要转格式，可以

**python 版本 3.6**1 numpy.ndarray()语句介绍（api）tuple:元组:Python 元组 tuple() 函数将列表转换为元组。参数类型作用shapeint型tuple多维数组的形状dtypedata-type数组中元素的类型(int,float,double,bool)buffer用于初始化数组的bufferoffsetintbuffer中用于初始化数组的首个数据的偏移(就是选择从第几个数开始)

1.图像的基本概念：图像包括 分辨率： 图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点分辨率越高，图像越清晰。例如1920*1080。1920表示水平分辨率，1080表示垂直分辨率图像分辨率和像素的关系是：分辨率=画面水平方向的像素值 * 画面垂直方向的像素值深度：存储每个像素所用到的位数（bit）位图（2值图）。每个像素用0或1表示，所以只用一个有效位。灰度图。每个像素用0-255表示,0表示最黑，255表示最亮。因为2^8=256，所以需要8个有效位表示，也就是一个字

在terminal:conda env list 显示环境conda activate [环境名称] 进入当前环境