1.设置工作环境为conda
2.conda中缺少的包有：matplotlib,skimage(应该安装scikit-image,在安装skimage时会报错，并且会提示安装后者)
3. apply 函数会自动遍历表格每一行： df["name"].apply(lambda x: "./PATCHES/" + x) # pandas
4.设置图像imageC的大小： imageC.resize(img_size) # PIL
获取图像的大小：image.size: size(0) 表示图像的宽 ,size(1) 表示图像的高
5.返回莫个文件夹下.jpg格式的所有文件： glob.glob(“E:/test/picture/12/*.jpg”) #PIL
6.img_to_array 将图片转化为数组，并将数据类型有整形转化为浮点型（和keras机器学习框架相适应）
7.拓展数据的维度: np.expand_dims(x, axis=0) ,链接：[https://blog.csdn.net/qq_35860352/article/details/80463111](url)
补充链接：[https://www.jianshu.com/p/da10840660cb](url)
其中： axis = 0 代表列， axis=1代表行
8.数据的预处理： preprocess_input(x) : 提高算法的运行效果
9.predict 对图像进行分类, 返回预测结果, 是标签值 参考链接：[https://www.cnblogs.com/mrtop/p/10309083.html](url), [https://www.jianshu.com/p/acb858638b93](url)
10.np.argmax（a,axis=0）,取数组的最大值对应的索引,若是二维数组，返回的是一个一维数组（具体是按照列取值还是按照行取值，看axis的值为多少）.
参考链接： [https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/79650188](url)
11.ImageFont.truetype(file,size, encoding=value)： 加载一个TrueType字体文件，并且使用指定的编码方式创建一个字体对象。通常的编码方式有“unic”（Unicode），“symb”（Microsoft Symbol），“ADOB”（Adobe Standard），“ADBE”（Adobe Expert）和“armn”（Apple Roman）。链接地址：[https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50762050](url)
12.pandas.DataFrame.loc：
data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据， pandas中的loc函数用法，利用loc函数的时候，当index相同时，会将相同的Index全部提取出来
data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据， pandas中的iloc函数用法
data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_33217634/article/details/88423660
13.在图像中画图：
im = Image.open(img_path) # 打开图片
draw = ImageDraw.Draw(im) # 创建draw实例
draw.line([(0,0),(100,300),(200,500)], fill = (255,0,0), width = 5) # 在原图上画线：从(0,0)-> (100,300) ->(200,500), 颜色：(255,0,0),宽度5
draw.Rectangle(box,option) box为俩个元组，是坐标值，option的fill是填充的颜色，outline是线的颜色
draw.text(position,string, options) 在给定的位置绘制一个字符创。变量position给出了文本的左上角的位置。
变量option的font用于指定所用字体, 变量options的fill给定文本的颜色
参考链接：[https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50747084](url)
14.pandas.DataFrame.at 作用与 loc 函数是一样的
取值： df.at[4, 'B'] # 取行索引为4，列索引为B的数据
存值： df.at[4, 'B'] = 10
15.启动postman：到postman所在目录，输入./postman
16.image.crop(outbox) ： 对图片进行剪切，保留括号内俩点间范围的大小
17.安装labelImg, 用于选定目标，并导出坐标
安装pyqt5,用于辅助labeling
参考链接：[https://github.com/tzutalin/labelImg](url)
安装步骤参考windows+conda（我使用的） 也可以使用直接安装labelImg
18.启动labelImg: 到文件所在目录，输入pyhon labelImg.py
19.numpy的数组拼接：
np.vstack: 竖着拼， 列数相同
np.hstack: 横着拼， 行数相同
20.读取dataframe的内容使用： pd.at 或者pd.loc 而不是 使用索引读取
21. 数组（矩阵）的拼接：
垂直：np.vstack((a, b))
水平：np.hstack((a,b))
