随笔分类 - Python
语法的使用和经典案列
摘要：使用Pytorch进行预处理时，通常使用torchvision.transforms.Normalize(mean, std)方法进行数据标准化，其中参数mean和std分别表示图像集每个通道的均值和标准差序列。首先，给出mean和std的定义，数学表示如下：假设有一组数据集X i , i ∈ {
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摘要：1. .mat文件用h5py读取 .mat格式的NYU v2数据集读取 import numpy as np import h5py import cv2 def h5_loader(path): h5f = h5py.File(path) # .mat文件里有哪些内容 print(h5f) key
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摘要：1. 我们从图片路径中分离出图片名称 # 引入头文件 import os os.path.basename(image_path) 2. 如果仅需要名称，不带后缀 import os os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0] 3. 结语 努力
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摘要：1. 整形的范围 [-2^31, 2^31 - 1] 2. 如何判断溢出 若想判断x是否溢出，判断操作如下： M = (2 ^31 - 1) // 10 y = x // 10 z = x % 10 if y > M or (y == M and z > 7): print(“溢出”) 3. 例子
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摘要：1. 描述 Python给定的sort函数是针对一维数组的，那么那么怎么自定义降序排序？ 那数据是二维度的时候怎么处理，比如说，给你一个二位数组： [[30, 50], [12, 2], [3, 4], [12, 15]] 需要按照第一维度升序排序，若第一维度相同，第二维度降序排序，怎么实现了。 无
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摘要：1. 最大值 import sys max_num = sys.maxsize print(max_num) #结果为9223372036854775807 2. 最小值 import sys min_num = -sys.maxsize - 1 print(min_num) #结果为-922337
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摘要：在一些深度学习项目中，特别是要放到linux环境下跑，那么就可能需要绝对路径，但那样太麻烦，加下面这一句解决问题： os.chdir("/whf_fix/whf/pytorch_code/Semi_Surpervised") 到此，就可以使用相对路径啦。
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摘要：1. PIL方式打开的图片判断维度 好久没更新啦，哈哈哈~~!今天跟宝宝们分享一篇如何判断灰度图像和彩色图像维度的方法。我们在读取灰度图像和彩色图像时，发现读取出来的图片维度不同，当我们要做后续操作的时候，很可能去人工判断，那样显得自己憨憨的，今天就帮各位宝宝解决这个问题啦！！！ 读取灰度图片，获取
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摘要：1. PIL Image图片显示 在使用PIL函数中的Image方法读取图片时，对于图片的shape，可能有不少宝宝存在疑惑。是什么疑惑了？就是image = Image.open(image_path)，当你执行print(image.size)时，你得到的是图片的真实维度：W * H(宽和高)，
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摘要：1. PIL彩色图像转灰度图像 PIL彩色图像转灰度图像只需要调用函数 transforms.Grayscale(1) 即可。需要注意的是PIL打开的图像是RGB格式的，一般是三通道，转为灰度图像后，变为一通道。 转换原理，采用的 ITU-R 601-2 luma 原理来转换的，L = R * 29
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摘要：1. PIL读取图片 1.1 简述 PIL读取图片的方式非常简单，调用方法 Image.open() 即可，读取的是RGB格式的图片。 小生就不多言了，客官请下观~~。 1.2 例子 1.2.1 Code 1 from PIL import Image 2 3 4 def image_open():
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摘要：1. Opencv彩色图像转灰度图像 OpenCV转灰度图像特别简单，只需调用函数 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 即可。 小生就不赘言了，直接上案例(*^▽^*)。 2. 例子 2.1 Code 1 import cv2 2 import numpy
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摘要：1. OpenCV读取图片 1.1 简述 OpenCV读取图片的方法是cv2.imread()，读取出来图片的格式是BGR与常规的彩色图像的格式（RGB）相反，这一点一定要注意。 OpenCV显示图片的方法是cv2.imshow(),显示的格式是BGR。 小生就言于此O(∩_∩)O哈哈~，直接上例子
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摘要：1. 矩阵旋转180度 查阅了许久，发现还没有博主给出矩阵旋转180度的方法，O(∩_∩)O哈哈~请让我做个好人，愿我的方法能帮助到路过的宝宝。 2. 例子 2.1 Code 我在这里写了一个方法，分别调用一次矩阵上下翻转函数（np.flipud()）,再调用一次矩阵左右翻转函数（np.flipli
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