第三章 3.1 表示图像 理解灰度图、RGB图和数组的关系

合集 - PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习(14)

1.第一章： PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习2024-12-122.《Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了》学习2024-12-123.第二章 2.3 使用Pytorch构建神经网络2024-12-124.第二章 2.3.1 定义数据集训练神经网络2024-12-125.第二章 2.4使用序贯方法构建神经网络nn.Sequential() 及打印神经网络模型摘要2024-12-126.第二章 2.5 保存和加载文件中Pytorch模型2024-12-12

7.第三章 3.1 表示图像 理解灰度图、RGB图和数组的关系2024-12-13

8.第三章 3.3 使用pytorch的数据集2024-12-139.第三章 3.4 训练神经网络2024-12-1510.第三章 3.6 批大小的影响2024-12-1611.第三章：3.8.1 绘制各层参数分布图 hist2024-12-1612.第三章 3.9 在训练过程中修改学习率2024-12-1613.第三章 3.10 构建更深的神经网络 比较有0、1、2隐含层的神经网络2024-12-1614.第三章 3.12 dropout 和 正则化 克服过拟合2024-12-16

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图片与脚本文件放在一个文件夹内，同级。

图片网上找一个就可以了。

# https://github.com/PacktPublishing/Modern-Computer-Vision-with-PyTorch
# https://github.com/PacktPublishing/Modern-Computer-Vision-with-PyTorch

###################  Chapter Three #######################################

# 第三章  灰度图和数组

import cv2, matplotlib.pyplot as plt
import os
########################################################################
# 文件路径
file_path = 'meleon.jpg'  #'C:/path/to/your/image/meleon.jpeg'  # 替换为你的图像文件路径

# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(file_path):
    print(f"Error: The file {file_path} does not exist.")
else:
    img = cv2.imread('meleon.jpg')
########################################################################
    # 检查图像是否成功读取
    if img is None:
        print("Error: The image could not be read.")
    else:
        # 切片操作
        #img = img[50:250, 40:240]

        # 转换为灰度图像
        img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 显示图像
        plt.imshow(img_gray, cmap='gray')
        #plt.show()

        img_gray_small = cv2.resize(img_gray, (16, 24))
        plt.imshow(img_gray_small, cmap='gray')
        print(img_gray_small)
        plt.show()

########################################################################
#彩图与数组
# 文件路径
file_path = 'meleon.jpg'  #'C:/path/to/your/image/meleon.jpeg'  # 替换为你的图像文件路径

# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(file_path):
    print(f"Error: The file {file_path} does not exist.")
else:

    img = cv2.imread('meleon.jpg')
    # 检查图像是否成功读取
    if img is None:
        print("Error: The image could not be read.")
    else:
        print(img.shape)
        crop = img[-3:,-3:]
        print(crop)
        plt.imshow(crop)
        plt.show()
########################################################################