npy做图像增广 torchvision / 张生荣

Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例

transforms.CenterCrop(size) 将给定的PIL.Image进行中心切割,得到给定的size,size可以是tuple,(target_height, target_width) ...

目录使用torchvision来进行图片的数据增广 1. 读取图片 2. 图片增广 2.1 图片水平翻转 2.2 图片上下翻转 2.3 图片旋转 2.4 中心裁切 2.5 随机裁切 2.6 随机裁切 ...

在android中做图像镜像有很多方法,今天算是学习了! 两种方法如下: 复制代码代码如下: //方法一 Matrix matrix = new Matrix(); matrix.postScale ...

传统使用opencv自带的swapaxes进行转换,然后使用pytorch的from_numpy转为tensor 例如: img = img.swapaxes(1,2).swapaxes(0,1) 但 ...

前言 PyTorch作为一款深度学习框架,已经帮助我们实现了很多很多的功能了,包括数据的读取和转换了,那么这一章节就介绍一下PyTorch内置的数据读取模块吧模块介绍 pandas 用于方便操作含有 ...

首先之前已经成功的使用Python做图像的目标检测,这回因为项目最终是需要用摄像头的, 所以实现摄像头获取图像,并且用Python调用CAFFE接口来实现目标识别首先是摄像头请选择支持Linux万能 ...

自增自减 ++自增运算符:如a++,++a都等价于a = a + 1: –自减运算符:如a–,–a都等价于 a = a -1: ++a和a++的区别虽然++a和a++等价的结果一样,但是运算过程不同 ...

用伪语句可以表示如下 public bitmap GrayScal(bitmap orgbmp){ 建立一个与原图片等大的8位的图片取出原图像中的每一个点新图像的点=原图像点的红 ...

目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样. 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learni ...

tensorflow对图像进行多个块的行列拼接tf.concat(), tf.stack() 在深度学习过程中,通过卷积得到的图像块大小是8×8×1024的图像块,对得到的图像块进行reshape得到 ...

这三个对象都可以实现自增,这里从如下几个维度来看看这几个对象有哪些不同,其中功能性上看,大部分特性都是一致的或者类似的. 1.sequence在所有数据库中的性质都一样,它是跟具体的字段不是强绑定的, ...

目录人脸图像特征提取方法 (一)HOG特征提取 (二)Dlib库 (三)卷积神经网络特征提取(CNN) 人脸图像特征提取方法 (一)HOG特征提取 1.HOG简介 Histogram of Orie ...

目录前言一.图像预处理二.轮廓提取 1.提取最外轮廓 2.提取矩形四个角点 3.将矩形角点排序三.透视矫正四.源码前言本文将使用OpenCV C++ 进行图像透视矫正. 一.图像预处理 ...

目录 1.图像金字塔理论基础 2.向下取样函数及使用 3.向上取样函数及使用 4.采样可逆性研究 5.拉普拉斯金字塔 6.图像轮廓介绍轮廓近似 1.图像金字塔理论基础图像金字塔是图像多尺度表达的一 ...

前言如果你认为深度学习非常的吃GPU,或者说非常的耗时间,训练一个模型要非常久,但是你如果了解了迁移学习那你的模型可能只需要几分钟,而且准确率不比你自己训练的模型准确率低,本节我们将会介绍两种方法来 ...

本文介绍了Python+Selenium+PIL+Tesseract自动识别验证码进行一键登录,分享给大家,具体如下: Python 2.7 IDE Pycharm 5.0.3 Firefox浏览器: ...

如果你是pytorch的用户,可能你会很熟悉pytorch生态圈中专门预处理图像数据集的torchvision库. 从torchtext这个名字我们也能大概猜到该库是pytorch圈中用来预处理文本数 ...

目录一.匈牙利算法介绍二.最大匹配问题三.最小点覆盖问题四.匈牙利算法的应用 4.1.(洛谷P1129) [ZJOI2007]矩阵游戏 4.2.(vijos1204) CoVH之柯南开锁 4. ...

目录一.为什么要学习并发编程二.为什么需要并发编程三.从物理机中得到启发四.Java 内存模型五.原子性 5.1.什么是原子性 5.2.如何保证原子性六.可见性 6.1.什么是可见性 6. ...

匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最 ...