opencv_fjc的博客

import numpy as npimport osimport jsonimport base64import numpy as npimport siximport cv2from PIL import Imagefrom io import BytesIO#将base64保存为PIL格式的图片def base64_pil(base_str_path): filea = open(base_str_path,'rb')#一定要使用读二进制流的读法. 二进制流在解析的时候.

在网上查找了好多用Matplotlib显示多张图像到一张图像上的方法,总是报各种错误,在这里,将最笨拙的方法贴出来,供各位网友参考,欢迎大家在评论区推荐更简洁的方法…import osimport numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2plt.figure()plt.suptitle('Mask_Image') # 图片名称img=cv2.imread('/home/mc146/D

本机环境：Ubuntu18.04LTS。配置步骤如下：1、打开VScode：file => preferences =>setting界面如下：2、搜索python.pythonPath界面如下：3、设置workspace settings 中的python path为anaconda中的python命令的路径PS:查询本地anaconda中虚拟环境中python的方法：进入到虚拟环境（在终端输入：source activate 虚拟环境名称),which python：例如本机

本机环境：Ubuntu18.04LTS。配置步骤如下：1、打开VScode：file => preferences =>setting界面如下：2、搜索python.pythonPath界面如下：3、设置workspace settings 中的python path为anaconda中的python命令的路径PS:查询本地anaconda中虚拟环境中python的方法：进入到虚拟环境（在终端输入：source activate 虚拟环境名称),which python：例如本机

1、更换apt-get安装源为国内源整个过程如下：（1）输入：sudo su (ubuntu系统）切换为root超级管理员；（2）执行命令：vim /etc/apt/sources.list；（3）使用命令：%d 清空所有内容；（4）打开清华数据源地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 选择相应的版本复制内容，点击“i”键进入编辑文本模式，粘贴内容到vim编辑窗体，点击“ESC”键进入编辑模式，输入“:wq”保存离开；（5）更新源

写在最前面：在虚拟环境中（anaconda的虚拟环境）利用Anaconda中的conda命令安装pytorch时，不需要安装CUDA和对应的cudnn，pytorch官网给出的安装命令会自动安装适合与本地环境的CUDA以及cudnn。安装过程如下：1、更换Anconda的下载源为国内的下载源，具体方法见博客：更换anaconda下载源为国内源2、到pytorch官网寻找对应的安装命令在这里，本机选用安装CUDA版本为10.1所对应的安装命令conda install pytorch torc

1、目前国内可用的anaconda下载源清华镜像anaconda源：channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors

1、首先获取anaconda可获取的Tensorflow版本执行以下命令：anaconda search -t conda tensorflow2、 获取想要安装的版本的安装方式anaconda show +想要安装的版本3、 执行2中给出的安装命令

本人在anaconda的虚拟环境中安装TensorFlow时（使用豆瓣源安装），出现了以下错误：Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 28] No space left on device执行命令及出错图片如下：结果如下：错误原因是在原有的安装命令：python -m pip install tensorflow-gpu -ihttp://pypi.douban.com/simple --trusted-hos

本人CV小白一枚，最近载ubutntu下玩anaconda管理深度学习环境的时候，发现anaconda的下载及利用conda命令进行软件包安装时的速度过慢，慢到怀疑人生，参考网上众多大佬的解决办法，现将解决方法分享如下。。。1、Anaconda软件包下载安装速度过慢的解决办法：直接换国内源，在我给大家推荐的是清华源，地址如下：Anaconda清华源下载地址2、添加清华源到Anaconda的下载源执行以下命令即可成功添加清华源到Anaconda的下载源：conda config --add cha

本篇博客在书写过程中参考了一下两篇博客，在此贴出来，以示对原创者的尊重：OTSU算法（大津法—最大类间方差法）原理及实现、详细及易读懂的 大津法（OTSU）原理 和 算法实现。再次向二位大佬致敬！1.OTSU（最大类间差法）：OTST算法是用来对灰度图像（单通道）图像进行二值化阈值分割的基础图像分割算法，利用此方法进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。常用场合：求解图像的全局最...

1.伽马变换的应用场景。在图像处理中，常常利用伽马变换来对过曝或者曝光不足（过暗）的灰度图利用伽马变换进行对比度调节。具体年来讲：就是通过非线性变换，让图像中较暗的区域的灰度值得到增强，图像中灰度值过大的区域的灰度值得到降低。经过伽马变换，图像整体的细节表现会得到增强。2、伽马变换的原理。数学公式如下：其中，r为灰度图像的输入值（原来的灰度值），取值范围为[0,1]。s为经过伽马变换后的...

关于图像处理中 常用到的RGB、HSV、CIELab三种颜色空间的相关知识，在这里向大家推荐两篇讲得比较好的博客：RGB颜色空间、色调、饱和度、亮度、HSV颜色空间详解以及彻底搞懂Lab 颜色空间。在本文中，主要利用Opencv来对图像在三个空间中的转换关系进行举例。RGB颜色空间：最常用的图像颜色表示空间，RGB颜色空间代表了图像的红（Red）、绿(Green)、蓝(Blue)三个颜色通道，三...

（1）统计一张三通道图像的彩色直方图：原图如下：import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport sysdef draw_colors_hist(source_path): ''' draw the color histogram of one three channels pictur...

假设任务要求如下：用python遍历一个指定路径的图片文件夹，并将该目录下的所有路径输出到一个txt文件。1、通过某个函数来实现对文件夹的遍历import osimport sysdef listfiles(sourcedir,txtpath,label): ftxtfile=open(txtpath,'w') #利用os.walk打开源文件夹，返回的是一个迭代...