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pytorch加载自己的图像数据集实例

之前学习深度学习算法，都是使用网上现成的数据集，而且都有相应的代码。到了自己开始写论文做实验，用到自己的图像数据集的时候，才发现无从下手 ，相信很多新手都会遇到这样的问题。...# 数据处理 import os import torch from torch.utils import data from PIL import Image import numpy as np from...= Image.open(img_path) if self.transforms: data = self.transforms(pil_img) else: pil_img =...自定义dataset类进行数据的读取以及初始化。 其中自己下载的MINIST数据集的内容如下: ?..."The accuracy of total {} images: {}%".format(total, 100 * correct/total)) 以上这篇pytorch加载自己的图像数据集实例就是小编分享给大家的全部内容了

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Python数据分析中图像处理的实用技术点：图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述

图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言，在数据分析中提供了许多实用的技术点，用于图像的加载、处理和分析。...本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。图片1....以下是一些常见的图像加载与保存技术：1.1 使用PIL库加载与保存图像PIL（Python Imaging Library）是Python中常用的图像处理库，可以方便地加载和保存各种格式的图像文件。...使用PIL库，可以使用Image.open()函数加载图像，使用Image.save()函数保存图像。...，使得图像处理在数据分析中变得更加容易和高效。

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为什么我的 CV 模型不好用？没想到原因竟如此简单……

计算机视觉模型表现不佳的原因有很多，比如架构设计缺陷、数据集代表性不足、超参数选择失误等。但有一个很简单的原因却常常被人们忽略：图像的方向。...Exif 格式的元数据放在相机保存的 jpeg 文件中。你不能直接从图像本身读到这种 Exif 数据，但可以使用任何知道如何读取这一数据的程序进行读取。...如果程序忘记这么做，图像就会侧向显示。 ? 为什么这让很多 Python 计算机视觉应用表现不佳？ Exif 元数据并非 jpeg 文件格式的原生部分。...所以它们不在乎消费者层面的问题，比如「图像自动旋转」——即使现在的所有相机拍照需要这种操作。 这差不多意味着，你用任意 Python 库加载图像时，都会得到未经旋转的原始图像数据。...现在猜猜看，当你将侧向的或倒向的图像输入人脸识别或目标检测模型会怎样？因为你提供了错误的数据，检测器会提示失败。 你可能认为这个问题仅限于新手或学生写的 Python 脚本，但事实并非如此。

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为什么我的CNN石乐志？我只是平移了一下图像而已

统计图上，每一行的色带，表示的是一幅图像的预测结果，而横轴的延伸代表平移的过程。 纯色的色带，表示很稳。 混色的色带，表示不稳。...可是，人类需要的或许是正确率又高，判断又坚定的，那种AI。 为何平移就不好了 为什么现在的这些CNN无法兼顾这两项指标？...不过，人类依然可以训练神经网络，做出拥有“不变性”的判断。 首先，这个训练数据集自身，需要对无关变换视而不见。 所以，团队检测了一下ImageNet训练数据集的不变性。...怎么让数据集变得更有不变性？ 数据扩增 (Data Augmentation) 是一个思路。不过，这也不是一蹴而就的事。 因为子采样的问题阴魂不散。...当然，这也和ImageNet数据集里，物体在图像中的位置不够多样化，有关。 ? 于是，团队还用了一个位置更加随机的数据集来测试。发现人类的识别不会受到影响，而CNN还是时而疑惑。

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为什么深度学习模型不能适配不同的显微镜扫描仪产生的图像

还有另一个区别，直到最近才被广泛讨论：这些图像也是用不同的显微镜整片扫描仪获得的。 这是为什么？首先，因为有许多显微扫描仪制造商，并且他们都提供了优质的产品。因此，我们有有多种产品可供选择。...如果在正常光线条件下用两部智能手机拍摄场景照片，则图像看起来非常相似。 最初，我我也对昂贵的显微扫描仪有所期望。因为在我们的理解里这些设备应完全照原样捕获硬件显微镜载玻片，甚至可以控制光线条件等。...这在颜色上和细节上都有很大的变化。左扫描仪的对比度似乎比右扫描仪高。 这对深度学习模型意味着什么? 现在让我们回到我们最初的问题:为什么深度学习模型不能在其他实验室的图像上工作?...部分答案是肯定的:使用不同的扫描仪造成的色域移位。 我做了一个小数据实验来证明这一点:我在上图所示的TUPAC16数据集的图像上训练了一个RetinaNet 模型。我们要完成的任务是检测有丝分裂。...因此，该模型在扫描器之间有很好的区别——但它应该只在图像中寻找有丝分裂而与域移位无关。 该模型强烈地依赖于扫描仪所诱发的特性。这就是为什么一旦我们改变了这些，它就不能很好地工作。 效果有多强？

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《我的PaddlePaddle学习之路》笔记四——自定义图像数据集的识别

0.11.0、Python 2.7 数据集介绍 ---- 如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可以看出,图像列表中...: 文件名 作用 trainer.list 用于训练的图像列表 test.list 用于测试的图像列表 readme.json 该数据集的json格式的说明,方便以后使用 readme.json文件的格式如下...,可以很清楚看到整个数据的图像数量,总类别名称和类别数量,还有每个类对应的标签,类别的名字,该类别的测试数据和训练数据的数量: { "all_class_images": 3300, "...VGG神经网络,跟上一篇文章用到的VGG又有一点不同,这里可以看到conv_with_batchnorm=False，我是把BN关闭了，这是因为启用BN层的同时，也会使用Dropout层，因为数据集比较小...PaddlePaddle学习之路》笔记三——CIFAR彩色图像识别 下一章：《我的PaddlePaddle学习之路》笔记五——验证码的识别 项目代码 ---- GitHub地址:https://github.com

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Python图像处理库-初识PIL

安装 Pillow Pillow 的安装非常简单，不过需要注意 Pillow 和 PIL 不能共存在相同的环境中，因此在安装 Pillow 之前，先要卸载 PIL。...要从文件中加载图像创建 Image 类的实例，可以使用 Image 模块的 open() 方法。 from PIL import Image img = Image.open(r"....如果图像文件打开错误，则会抛出 OSError 错误。 有了 Image 类的实例，接下来就可以使用实例的属性来检查文件内容。...如果图像不是从文件中加载进来的，format 的值会返回 None； size: 返回图像的尺寸。...show() 方法效率不高，因为它会将图像保存到临时文件中，并且调用你电脑中的图像程序来显示图像。如果你的电脑中没有安装显示图像的应用程序，show() 方法甚至不能工作。

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大神级Python工程师是怎么P图的，带你用Python玩转P图

1.PIL：Python影像库 PIL或者Python Imaging Library是一个包含许多函数来处理来自Python脚本的图像的包。PIL官方网站在这里。...PIL文档可在这里找到： 在线PIL文档 PDF PIL文件 2.加载图像 这是一个小的INIT脚本，它使用PIL来加载图像并显示它。...这里是一个代码片段，用PIL加载图像，用GeeXLab Python API创建一个纹理对象，并用图像像素填充纹理。...ImageFont.truetype（），但它不能在我的系统上工作，因为这个函数依赖于_imagingft.pyd库（实际上是一个DLL），由于Visual C运行时问题，无法加载。...这是GeeXLab控制台中的错误： 我们来看看实际运用 调整图片亮度： 就个人而言，我认为这张照片看起来不错，但为了演示，我们试着把这张照片调亮。

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解决问题cannot import name _imaging from PIL

这个问题通常是由于安装的Pillow库与其他库或系统中的冲突导致的。下面我将向你介绍一些解决这个问题的方法。方法一：检查Pillow库的安装首先，我们应该确定Pillow库是否已正确安装。...如果Pillow库无法导入，将捕获ImportError并打印相应的错误信息。如果在调整图像大小的过程中发生其他错误，将捕获Exception并打印相应的错误信息。...Pillow库提供了广泛的图像处理功能，包括图像的加载、保存、编辑、转换等。...基本功能和用法下面是Pillow库常见功能和用法的示例：图像加载和保存pythonCopy codefrom PIL import Image# 加载图像image = Image.open("image.jpg...它提供了丰富的功能和方法，能够满足各种图像处理需求。你可以使用Pillow库加载、保存、编辑和转换图像，还可以使用滤镜和其他处理方法来增强图像效果。

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【PyCharm中PILPillow的安装】

无论是开发网站、设计应用程序，还是进行数据分析，处理图像都可能是其中的一个重要任务。...install package 方法二：利用命令进行安装 pip install pillow 显示需要升级pip版本 （为什么需要升级pip包：由于pip版本太老的时候，很多包都安装不成功）...验证步骤： 在PyCharm中创建一个简单的Python脚本，尝试导入PIL/Pillow库并执行一些基本的图像处理操作。 如果没有错误，说明库已经成功安装。否则，根据错误信息调查并解决问题。...通过本文，您不仅学会了在PyCharm中安装PIL/Pillow，还掌握了处理图像的基本知识。现在，您可以放心地在您的Python项目中使用这个强大的工具，让图像处理变得轻而易举。...无论是优化网站的图片加载速度，还是实现复杂的图像处理算法，PIL/Pillow都将成为您不可或缺的利器。希望本文能够为您提供清晰的指导，使您在图像处理的旅程中更加得心应手。

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Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（补档）

你也可以根据自己的情况选择一个正方形的像素大小，一方面是为了匹配深度学习，后续模型输入的是宽高最好高于214x214，但是又不能过大，另一方面是减小数据量。...它可以从一个目录结构中加载图像数据并且自动生成标签。...3.3 使用文件锁避免写入错误 在多线程环境中，当多个线程尝试同时访问和修改同一个文件时，可能会出现竞争条件（race conditions），导致数据损坏或其他不可预见的错误。...现在我们加载并对一张测试图像进行归一化处理，将图像归一化到一个尺度，使得大型照片数据集的RGB值具有零均值和单位标准差。...4.5 自定义数据集 批量加载图像也可以用自定义数据集并且使用数据加载器： 有关自定义数据集并且使用数据加载器可以查看笔记：05-PyTorch自定义数据集[11] # 定义数据集类 class ImageDataset

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Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（补档）

你也可以根据自己的情况选择一个正方形的像素大小，一方面是为了匹配深度学习，后续模型输入的是宽高最好高于214x214，但是又不能过大，另一方面是减小数据量。...它可以从一个目录结构中加载图像数据并且自动生成标签。...3.3 使用文件锁避免写入错误 在多线程环境中，当多个线程尝试同时访问和修改同一个文件时，可能会出现竞争条件（race conditions），导致数据损坏或其他不可预见的错误。...现在我们加载并对一张测试图像进行归一化处理，将图像归一化到一个尺度，使得大型照片数据集的RGB值具有零均值和单位标准差。...4.5 自定义数据集 批量加载图像也可以用自定义数据集并且使用数据加载器： 有关自定义数据集并且使用数据加载器可以查看笔记：05-PyTorch自定义数据集[11] # 定义数据集类 class ImageDataset

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Python图片处理模块PIL操作方法（pillow）

1、通道 每张图片都是由一个或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。 以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。...文件句柄使用该字典传递从文件中读取的各种非图像信息。大多数方法在返回新的图像时都会忽略这个字典；因为字典中的键并非标准化的，对于一个方法，它不能知道自己的操作如何影响这个字典。...这个是一个懒操作；该函数只会读文件头，而真实的图像数据直到试图处理该数据才会从文件读取（调用load()方法将强行加载图像数据）。如果变量mode被设置，那必须是“r”。...注意：这个函数只对像素数据进行解码，而不是整个图像。如果用户的字符串包含整个图像，可以将该字符串包裹在StringIO对象中，使用函数open()来加载。...可供选择的选项为： Dither=. 控制颜色抖动。默认是FLOYDSTEINBERG，与邻近的像素一起承担错误。不使能该功能，则赋值为NONE。 Palette=. 控制调色板的产生。

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《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十——自定义图像数据集实现目标检测

在这篇文章中介绍如何使用自定义的图像数据集来做目标检测。...数据集中，每张图像的标注信息是存放在XML文件中的，并且命名跟图像是一样的（后缀名除外），所以我们要制作标注信息文件。...有了图像和图像的标注文件，我们还需要两个图像列表，训练图像列表trainval.txt和测试图像列表test.txt，应为我们这次的数据集的文件夹的结构跟之前的不一样，所以我们生成图像列表的程序也不一样了...# 图像的分类种数 __C.CLASS_NUM = 2 预训练模型处理 如果直接训练是会出现浮点异常的，我们需要一个预训练的模型来初始化训练模型，我们这次使用的初始化模型同样是官方预训练的模型，但是不能直接使用...： [tj6t70whqu.jpeg] 上一章：《我的PaddlePaddle学习之路》笔记九——使用VOC数据集的实现目标检测 下一章：《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十一——新版本Fluid

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PIL库

这个是一个懒操作；该函数只会读文件头，而真实的图像数据直到试图处理该数据才会从文件读取（调用load()方法将强行加载图像数据）。如果变量mode被设置，那必须是“r”。...可供选择的选项为：Dither=. 控制颜色抖动。默认是FLOYDSTEINBERG，与邻近的像素一起承担错误。不使能该功能，则赋值为NONE。Palette=. 控制调色板的产生。...十九、Draft类im.draft(mode,size)配置图像文件加载器，使得返回一个与给定的模式和尺寸尽可能匹配的图像的版本。...二十六、Load类im.load()为图像分配内存并从文件中加载它（或者从源图像，对于懒操作）。正常情况下，用户不需要调用这个方法，因为在第一次访问图像时，Image类会自动地加载打开的图像。...注意：在当前PIL的版本中，滤波器bilinear和bicubic不能很好地适应缩略图产生。用户应该使用ANTIALIAS，图像质量最好。如果处理速度比图像质量更重要，可以选用其他滤波器。

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小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览

翻译过来就是：torchvision包由流行的数据集、模型体系结构和通用的计算机视觉图像转换组成。...； train：True的话，数据集下载的是训练数据集；False的话则下载测试数据集（真方便，都不用自己划分了） transform：这个是对图像进行处理的transform，比方说旋转平移缩放，输入的是...PIL格式的图像（不是tensor矩阵）； target_transform：这个是对图像标签进行处理的函数（这个我没用过不太确定，也许是做标签平滑那种的处理？）...这里验证了之前说到的，transform这个输入是PIL格式的图片，解决方法是：transform不能是None，我们需要将PIL转化成tensor才可以 所以我们把上面的transform稍作修改：...这些预训练的模型参数不确定能不能直接下载，我也就把这些模型存起来一并放在了公众号的后台，依然是回复【torchvision】获取。 得到了.pth文件之后使用torch.load来加载即可。

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【小白学PyTorch】5.torchvision预训练模型与数据集全览

翻译过来就是：torchvision包由流行的数据集、模型体系结构和通用的计算机视觉图像转换组成。...； train：True的话，数据集下载的是训练数据集；False的话则下载测试数据集（真方便，都不用自己划分了） transform：这个是对图像进行处理的transform，比方说旋转平移缩放，输入的是...PIL格式的图像（不是tensor矩阵）； target_transform：这个是对图像标签进行处理的函数（这个我没用过不太确定，也许是做标签平滑那种的处理？）...这里验证了之前说到的，transform这个输入是PIL格式的图片，解决方法是：transform不能是None，我们需要将PIL转化成tensor才可以 所以我们把上面的transform稍作修改：...这些预训练的模型参数不确定能不能直接下载，我也就把这些模型存起来一并放在了公众号的后台，依然是回复【torchvision】获取。 得到了.pth文件之后使用torch.load来加载即可。

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