qq_34387412的博客

根据训练时的格式调整图片格式 pic_path = 'H:\\Nymphaea\\6\\IMG_1727.JPG'img = Image.open(pic_path)img = img.resize((128, 128), Image.ANTIALIAS)img_arr = np.array(img)img_arr = img_arr / 255.0x_test = np.reshape(img_arr, (128, 128, 3))x_predict = x_test[tf.newaxis

边缘检测目录边缘检测形态学-腐蚀、膨胀操作开运算与闭运算梯度运算礼帽与黑帽图像梯度-Sobel算子（右减左，下减上）图像梯度-Scharr算子图像梯度-laplacian算子Canny边缘检测 形态学-腐蚀、膨胀操作 形态学-腐蚀操作，去毛刺儿，腐蚀边界# 腐蚀核大小kernel = np.ones((3,3),np.uint8)# 腐蚀操作：# img输入图片# kernel腐蚀核# iterations迭代次数erosion = cv

图像金字塔目录图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔 高斯金字塔 高斯金字塔：向下采样方法（缩小） ​# 采样一次图像缩小一倍up=cv2.pyrUp(img) 高斯金字塔：向上采样方法（放大） ​# 采样一次放大一倍down=cv2.pyrDown(img)先下采样再上采样与原始图像大小一致，但清晰度会降低up=cv2.pyrUp(img)up_down=cv2.pyrDown(up)cv_show(img-up_down,...

图像轮廓目录图像轮廓轮廓提取转换为二值图像提取轮廓信息绘制轮廓轮廓特征相关计算轮廓特征轮廓近似边界矩形外接圆cv2.findContours(img,mode,method)mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL 只检索最外面的轮廓 RETR_LIST 检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中 RETR_CCOMP 检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界 RETR_T

降噪目录降噪均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波 均值滤波 卷积# 简单的平均卷积操作blur = cv2.blur(img, (3, 3)) 方框滤波 基本和均值一样，可以选择是否归一化，但是不归一化容易越界（大于255时，取255）# 基本和均值一样，normalize是否选择归一化# normalize=True时与均值滤波相同box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=True) 高斯.

图像相关操作目录图像相关操作图像裁剪与通道截取边界填充图像计算改变图像大小图像融合图像阈值（二值图像） 图像裁剪与通道截取 # 截取部分图像数据cat=img[0:50,0:200] # 颜色通道提取b,g,r=cv2.split(img)# 合并颜色通道img=cv2.merge((b,g,r)) 边界填充 # 设定边界top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50.

数据读取读取图片引入包。注意opencv读取的格式是BGR，而matplotlib读取的是RGB格式。import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np 读取测试。注意opencv（cv）读取的格式是BGR，而matplotlib（plt）读取的是RGB格式。使用matplotlib时要进行格式变换cv读取图片img=cv2.imread('output.jpg')cv2.i.

LabelImg下载：https://github.com/tzutalin/labelImg。 用pycharm打开，解压后的文件 创建运行环境：python3.6 安装相应的依赖：sip、PyQt5 conda install sippip3 install PyQt5 运行时报错：ModuleNotFoundError: No module named 'libs.resources' 看了一下libs文件夹里果然没有resources.py文件，但是在labelImg.

因为网速或者服务器的问题会出现请求失败的情况，解决办法复制下载地址到浏览器下载将下载的文件放入本地，再运行代码存放地址 C:\Users\.keras\datasets\fashion-mnist...