如何有效地将变换应用于多通道numpy ndarray？
在多通道的numpy ndarray中应用变换可以通过以下步骤来实现：
- 首先，确保你已经导入了numpy库，可以使用以下代码导入：import numpy as np
- 创建一个多通道的numpy ndarray。多通道的ndarray可以通过指定通道数来创建，例如：image = np.zeros((height, width, channels), dtype=np.uint8)其中，height和width分别表示图像的高度和宽度，channels表示通道数。
- 定义一个变换函数。变换函数可以根据需求自定义，例如，可以使用OpenCV库中的函数进行图像变换。这里以图像旋转为例，使用OpenCV的
warpAffine函数来实现：import cv2 def rotate_image(image, angle): rows, cols, _ = image.shape M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1) rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows)) return rotated_image其中，image表示输入的多通道ndarray，angle表示旋转角度。 - 应用变换函数。可以使用以下代码将变换应用于多通道的ndarray：transformed_image = rotate_image(image, angle)其中，
image表示输入的多通道ndarray，angle表示旋转角度。
以上是将变换应用于多通道numpy ndarray的基本步骤。根据具体的应用场景和需求，可以使用不同的变换函数和方法。腾讯云提供了丰富的云计算产品，可以根据具体需求选择适合的产品进行部署和应用。
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阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
我正在努力落实一篇研究论文中所述的内容。描述了如何从图像中提取傅里叶特征。在编写代码时，我尝试遵循这些步骤，但反复地遇到与输入数组的数据类型和维度相关的错误。因此，我要求如何向函数输入复杂的值。
我遵循了研究论文中的以下指示
傅里叶描述符:傅里叶描述符通过将每个像素位置(x，y )映射成复数(x+ by )来编码图像边界。
按顺序记录每个像素的坐标值(顺时针方向沿形状移动)
使用步骤1中记录的坐标值构造复值向量，即(x，y)→(x+i)。
求复值向量的DFT。
我的问题出现在第三步
这是我的实现
def get_dft(image):
coordinates = c
浏览 0提问于2019-04-01得票数 1
我有一个arff文件作为输入。我读取了arff文件并将元素值放入numpy ndarray.Now我的arff文件包含了一些'?‘其中的一些元素。基本上，这些是anamod计算的矩阵的属性值。anamod不能在“？”中计算插头的值。那些人的性格。我想为我的数据做一个天真的白杨，随机森林等预测。所以要处理“？”我想使用一个imputer，类似于:Imputer(缺失_ missing_values =‘NaN’，策略=‘Mean’，missing_values)--当然，上面的missing_values是字符串类型的。我的问题是如何将一些numpy ndarray元素的类型从float
浏览 1提问于2015-03-15得票数 1
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现在我有了python代码来创建一个ndarray列表，并且这些数组的长度并不相等。如下所示的代码片段：
import numpy as np
from mymodule import list_size, array_length # list_size and array_length are two lists of ints, and the len(array_length) == list_size
ndarray_list = []
for i in range(list_size):
ndarray_list.append(np.zeros(array_length
浏览 4提问于2014-05-24得票数 3
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1回答
我正在尝试旋转一个pcd，但我得到了以下错误，我如何修复相同的-
import open3d as o3d
import numpy as np
xyz = o3d.io.read_point_cloud("data.pcd")
xyz = xyz.rotate(xyz.get_rotation_matrix_from_xyz((0.7 * np.pi, 0, 0.6 * np.pi)),center=True)
错误-
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, i
浏览 0提问于2021-01-05得票数 3
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1回答
对于前向(多维) FFTW算法，您可以指定输入numpy.ndarray是真实的，并且输出应该是复杂的。这是在创建fft_object参数中的字节对齐数组时完成的。
import numpy as np
import pyfftw
N = 256 # Input array size (preferrably 2^{a}*3^{b}*5^{c}*7^{d}*11^{e}*13^{f}, (e+f = 0,1))
dx = 0.1 # Spacing between mesh points
a = pyfftw.empty_aligned((N, N), dtype='float6
浏览 0提问于2019-06-28得票数 3
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3回答
的答案回答了OpenCV 1的问题:您使用图像的Mat.channels()方法。
但是在cv2 (我使用的是2.4.6)中，图像数据结构没有channels()方法。我正在使用Python2.7。
代码片段：
cam = cv2.VideoCapture(source)
ret, img = cam.read()
# Here's where I would like to find the number of channels in img.
互动尝试：
>>> img.channels()
Traceback (most recent call last):
浏览 4提问于2013-09-28得票数 30
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我对mxnet的基本IO有困难。我试图使用mxnet.io.NDArrayIter读取内存中的数据集，以便在mxnet中进行培训。我有以下代码(为了简洁起见)，它对代码进行预处理并尝试迭代(主要基于)：
import csv
import mxnet as mx
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
with open('data.csv',
浏览 1提问于2018-04-12得票数 1
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3回答
用于信号处理的Python包
、、、、
我正在寻找一个Python包来执行一个有效的常量Q变换(即使用快速傅立叶变换来加速过程)。我找到了一个名为CQ-NSGT/sliCQ Toolbox的工具箱，但我得到了以下错误：
File "build\bdist.win32\egg\nsgt\__init__.py", line 37, in <module>
File "build\bdist.win32\egg\nsgt\audio.py", line 7, in <module>
File "C:\Python27\lib\site-packages\scikits\au
浏览 0提问于2013-04-11得票数 9
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1回答
下面的结果是线性回归的numpy ndarray分数= Wx + b。
scores = tf.nn.xw_plus_b(self.h_drop, W, b, name='scores')
~ ~ .....
all_scores = np.zeros(shape=(0,len(label_dict)))
~~...
all_scores = np.concatenate((all_scores, batch_scores) , axis=0)
如何将numpy ndarray上的值更改为ndarray概率值?
预期结果：
col0 col
浏览 0提问于2017-03-17得票数 1
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我们怎么才能从皮德拉克那里做到这一点？在优化过程中每次迭代时打印约束值
编辑1：
我试过：
def update(n):
print(n)
prog.AddVisualizationCallback(update, n)
根据下面的示例：
但它指出了这个错误：
prog.AddVisualizationCallback(update, n)
TypeError: AddVisualizationCallback(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
浏览 6提问于2021-11-22得票数 0
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1回答
我在试着放大一张图片。
import numpy as np
from scipy.ndimage.interpolation import zoom
import Image
zoom_factor = 0.05 # 5% of the original image
img = Image.open(filename)
image_array = misc.fromimage(img)
zoomed_img = clipped_zoom(image_array, zoom_factor)
misc.imsave('output.png', zoomed_i
浏览 2提问于2016-08-08得票数 2
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我对ML、熊猫和矮胖都很陌生。
我正在查看一个线性回归程序的jupyter文件。在那里我看到了dataset = pd.read_csv('C:\First ML Projects/winequality.csv')。
当我做type(dataset)时，我得到了pandas.core.frame.DataFrame。有意义，因为数据集是使用pd的方法创建的。
然后，有个密码，
X = dataset[['fixed acidity', 'volatile acidity', 'citric acid', 'residua
浏览 0提问于2020-03-26得票数 0
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3回答
我正在使用一个熊猫数据框架来清理和处理数据。但是，为了使用利用矩阵乘法，我需要将它转换为numpy ndarray。我将数据框架转换为列表列表，其中包含以下内容：
x = df.tolist()
这将返回以下结构：
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8] ...]
然后，我将其转换为如下所示的numpy数组：
x = np.array(x)
然而，下列印刷品：
print(type(x))
print(type(x[0]))
给出了这个结果：
'numpy.ndarray'
'numpy.float64'
但是，我需要它们都是numpy数
浏览 2提问于2017-11-19得票数 3
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我测量了两个等效函数的运行时间，它们使用timeit模块计算numpy数组(1D和2D)的平均值：
>>> setup = 'import numpy as np;a=np.random.randint(100, size=(100,100));b=np.random.randint(100, size=1000)'
>>> timeit.timeit(setup=setup, stmt='a.mean()')
13.513522000001103
>>> timeit.timeit(setup=setup,
浏览 9提问于2022-07-05得票数 3
2回答
fft理解
、、
有没有人能很好地解释一下快速傅立叶变换图像变换是如何分析快速傅立叶变换图像和它的Re^2+Im^2图像的？我只是想在看图像的时候理解一些东西，以及它的频率。
浏览 2提问于2010-03-31得票数 7
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1回答
我想对图像进行傅里叶变换。但是如何将图片更改为数组呢？在此之后，我认为我应该使用numpy.fft.rfft2进行转换。以及如何从数组转换回图像？提前谢谢。
浏览 0提问于2010-04-16得票数 3
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1回答
我用来识别图像上的人。根据，它支持两种输入图像格式的进一步处理: RGB (8位，3通道)和L(黑白)。
我试着用
face_recognition.api.load_image_file(file, mode='RGB')
没什么大不了的。但我需要用L模式，这就是重点。问题是模式=‘RGB’生成numpy.array(x，y,3)，模式=‘L’生成numpy.array (x，y)。
数组应该稍后输入到face_recognition.face_locations和face_recognition.face_encodings函数中。
如果将以L模式生成的数组放置到fac
浏览 1提问于2018-10-10得票数 1
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我用掩码从fft变换的图像中剪掉一些频率。
我的代码是：
img = cv2.imread('messi.jpg',0)
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows/2 , cols/2 # center
dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
我的面具是：
# create a mask first, center square is 0, remaining all ones
ma
浏览 1提问于2015-10-05得票数 0
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我有一台466 x 700的numpy.ndarry。对于466x700 ndarray中的每个ndarray，我希望按索引删除一个元素。到目前为止是这样的：
normalized_img = numpy.atleast_3d(img).astype(numpy.float) / 255.
for x, y in seam:
numpy.delete(normalized_img[y], x)
seam由坐标元组(x, y)组成，img是带有dtype=uint8的466x700ndarray
我想从normalized_img中删除(x, y)。我该怎么做呢？使用pdb.set_trac
浏览 0提问于2017-10-07得票数 3
2回答
我使用meshgrid转换了一个图像，但是新的坐标部分超出了原始图像的范围，导致转换失败。
首先，我使用了剪辑
...
tX = numpy.clip(tX.astype(numpy.int),0,image.w)
tY = numpy.clip(tY.astype(numpy.int),0,image.h)
result image([tX,tY])
这导致了类似于“最近”边界条件的效果。
我希望所有的外部像素都是黑色的。我认为我可以通过在meshgrid上使用布尔数组来实现这一点，但我不知道如何正确地将布尔数组应用于meshgrid。
tXbool = numpy.abs(tX) <
浏览 2提问于2012-05-18得票数 2
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to_tensor = transforms.ToTensor()
img = to_tensor(train_dataset[0]['image'])
img
将图像值转换为0到1之间，这是预期的。它还将img ( ndarray )转换为torch.Tensor。
以前，不使用to_tensor (我现在就需要它)，下面的代码片段起作用了(不确定这是否是找到火车组的方法和stds的最佳方法，但是现在不起作用了。我怎么才能让它起作用？
image_arr = []
for i in range(len(train_dataset)):
image_arr.appen
浏览 0提问于2020-10-15得票数 0
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4回答
我的动机是使用熊猫rolling功能进行滚动多因素回归(这个问题是，而不是关于滚动多因素回归的)。我期望我能够在一个apply之后使用df.rolling(2)，并得到结果的pd.DataFrame，用.values提取出ndarray，并执行所需的矩阵乘法。结果不是这样的。
以下是我的发现：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2).round(2), columns=['A', 'B'])
X
浏览 1提问于2016-05-27得票数 17
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我在OpenCV中使用各种方法对一些图像进行预处理。当传递对象是方法时，我经常会收到与数据类型有关的错误，例如：
import cv2
import numpy as np
#import image and select ROI
image1 = cv2.imread('image.png')
roi_1 = cv2.selectROI(image1) # spacebar to confirm selection
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# preprocesssing
imCrop_1 = image1[int(r
浏览 3提问于2017-06-04得票数 0
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我有三维numpy数组的形状(2, n, m)，与n,m任意，让我们调用X.我有两个函数F = F(x: np.ndarray, y: np.ndarray)和G = G(x: np.ndarray, y: np.ndarray)，其中x和y是Lengtm的一维数组，这些函数还返回形状为m的一维数组。我想使用F和G将转换应用到第二个轴上的操作
for idx in range(n):
X[0][idx], X[1][idx] = F(X[0][idx], X[1][idx]), G(X[0][idx], X[1][idx])
示例
Suposse m = n = 2，并让
import
浏览 4提问于2021-09-12得票数 1
我正在使用Tacotron2为一种新的语言训练TensorflowTTS模型。我成功地训练了模型(执行了预处理、规范化和解码生成的少数输出文件)--输出目录中的文件是.npy文件。这是有意义的，因为他们是梅尔-平面图。我正试图找到一种将上述文件转换为.wav文件的方法，以检查我的工作是否已经完成。
我用这个：
melspectrogram = librosa.feature.melspectrogram(
"/content/prediction/tacotron2-0/paol_wavpaol_8-norm-feats.npy", sr=22050,
wi
浏览 14提问于2022-02-18得票数 0
2回答
如果我有一个1D的numpy.ndarray b和一个我想矢量化的Python function f，使用numpy.vectorize函数很容易：
c = numpy.vectorize(f)(a)。
但是，如果f返回1D numpy.ndarray而不是标量，我如何构建2D numpy.ndarray呢？(也就是说，我希望从f返回的每个1D numpy.ndarray都成为新2D numpy.ndarray中的一行。)
示例：
def f(x):
return x * x
a = numpy.array([1,2,3])
c = numpy.vectorize(f)(a)
de
浏览 2提问于2012-11-18得票数 2
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1回答
正如读过我以前在这个网站上的文章的人所知道的那样，我一直在尝试实现一个在Python中使用FFT的PDE求解器。编程部分大部分是设计出来的，但是程序会产生一个(非常适合这个站点)溢出错误(基本上它会增长很多直到成为一个NaN)。
在排除了所有其他可能性之后，我把这个问题锁定在快速傅立叶变换和我试图做导数的方法上，所以我决定用以下代码测试两个不同的快速傅立叶变换(numpy的fft模块和pyFFTW包)：
import pyfftw
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def fftw_(y: np.ndarray) ->
浏览 0提问于2019-07-02得票数 1
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3回答
假设我们有一个带有numpy.ndarray元素的numpy.str_。例如，arr下面是包含两个numpy.str_元素的numpy.ndarray，如下所示：
arr = ['12345"""ABCDEFG' '1A2B3C"""']
尝试对每个numpy元素执行字符串切片。
例如，如何将第一个元素'12345"""ABCDEFG'切片，以便用字符串REPL替换其最后10个字符，即
arr = ['12345REPL' '1A2B3C"
浏览 1提问于2016-12-05得票数 1
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我想创建一个信号处理算法，它需要在numpy数组中保存一些内部状态。
为了提高速度，我用cython编写了代码，并将状态声明为全局变量，如下所示：
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef np.ndarray delay_buffer
然而，我真正想做的是：
import numpy as np
cimport numpy as np
DTYPE = np.float32
ctypedef np.float32_t DTYPE_t
cdef np.ndarray[DTYPE_t] delay_buffer
我可以在其他地方做这件事，但不能在全局
浏览 0提问于2012-08-31得票数 3
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假设我有以下numpy数组：
arr = np.array(["a", "b", "c"], dtype=object)
现在，我希望对每个元素执行任意函数或调用任意方法。例如，假设我想得到所有这些元素的大写。从逻辑上讲，我想做这样的事情：
upp_arr = arr.upper()
或
upp_arr = str.upper(arr)
简短的版本:我能完成上述任何一个吗？
长版本:考虑到数组没有upper方法(即使单个元素有)，这显然是行不通的，str内置的也不知道如何处理numpy数组。我不想构建一个知道如何处理数组的定制版本的str.upp
浏览 1提问于2016-04-12得票数 0
2回答
当我试图实现一个用于分割对象的计算机视觉论文时，我碰巧遇到了这一部分。谁能给我一些好处/有利的场景，我们需要/应该将图像转换到YCrCb颜色空间？
浏览 1提问于2017-04-04得票数 1
2回答
不适用于平日工作的轴
、、、、
我有一个矮小的数组：
>>> type(dat)
Out[41]: numpy.ndarray
>>> dat.shape
Out[46]: (127L,)
>>> dat[0:3]
Out[42]: array([datetime.date(2010, 6, 11), datetime.date(2010, 6, 19), datetime.date(2010, 6, 30)], dtype=object)
我希望得到此数组中每个日期的工作日，如下所示：
>>> dat[0].weekday()
Out[43]: 4
浏览 0提问于2018-01-30得票数 1
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我是第一次接触numpy。我想知道有没有办法查找两个不同形状的ndarray？例如，我有两条ndarray，如下所示：
X = array([[0, 3, 6],
[3, 3, 3],
[6, 0, 3]])
Y = array([[0, 100],
[3, 500],
[6, 800]])
并希望在Y中查找X的每个元素，然后能够返回Y的第二列：
Z = array([[100, 500, 800],
[500, 500, 500],
[800, 100, 500]])
谢谢你，法贤
浏览 0提问于2010-06-02得票数 2
我正在用Python读取一个图像，并使用Boost.Python将这个numpy数组传递给Boost.Python，并在ndarray中接收它。
我需要将其转换为cv::Mat，以便在OpenCV C++中执行操作。
我该怎么做？
浏览 0提问于2018-10-22得票数 0
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1回答
我使用TensorFlow 1.12
我想拿一批特征地图[B,H,W,C]，并想卷积每个通道与它自己。
对于tf.map_fn，这可能是可能的，但我希望尽可能地保持这些操作的矢量化。
实现它的最佳矢量化方法是什么？
浏览 2提问于2019-01-31得票数 0
我在看一个使用python中的numpy包的初步神经网络例子，我有点困惑于什么似乎是某种神奇的类型强制。
以这个sigmoid函数为参考，它使用numpy的numpy.exp(x)计算e到x的幂：
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1.0 + numpy.exp(-z))
这是非常直截了当的-它看起来应该返回一个浮点数，实际上，当给一个浮点数或整数作为参数时会这样做：
sigmoid(0) # => 0.5
对我来说，奇怪的是(根据numpy上的一些脚注)，当传递一个numpy ndarray时，这个函数将返回一个numpy ndarray，其中sigm
浏览 2提问于2018-05-30得票数 1
回答已采纳
我对蟒蛇很陌生。我们是否有类似的结构，如Matlab的Multidimensional structure arrays在Python 2.7中处理列表中的许多ndarray。例如，我有15个这样的层(即layer_X, X=[1,15])和different size but all are 4D
>>>type(layer_1)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> np.shape(layer_1)
(1, 1, 32, 64)
>>> np.shape(layer_12)
(1, 1, 5
浏览 2提问于2017-09-29得票数 1
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6回答
NumPy阵列中元素的索引
、、、、
在Python中，我们可以使用.index()获取数组中值的索引。
但是使用NumPy数组时，当我尝试这样做时：
decoding.index(i)
我得到：
AttributeError：'numpy.ndarray‘对象没有属性'index’
我如何才能在NumPy数组上做到这一点？
浏览 13提问于2013-08-06得票数 103
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我试图键入这样的提示：ndarray：
RGB = numpy.dtype[numpy.uint8]
ThreeD = tuple[int, int, int]
def load_images(paths: list[str]) -> tuple[list[numpy.ndarray[ThreeD, RGB]], list[str]]: ...
但是，在第一行，当我运行它时，我得到了以下错误：
RGB = numpy.dtype[numpy.uint8]
TypeError: 'numpy._DTypeMeta' object is not subscriptable
浏览 479提问于2021-08-25得票数 4
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1回答
当我调用face_encodings函数时，@ageitgey's facial_recognition Python library生成了这个numpy.ndarray。我需要将这些数据保存到亚马逊的DynamoDB；但我不确定如何保存。 当我运行face_encodings函数时，我得到的numpy.ndarray是给定图像中一个人的脸的表示。我可以使用这些数据与另一张图像进行比较，并检查该图像中是否存在该人(表示为编码)。 我认为我可以将numpy.ndarray保存为二进制文件(使用numpy.ndarray.tobytes，但我不确定如何将该二进制文件(当我从DynamoD
浏览 15提问于2019-02-15得票数 4
回答已采纳
1回答
我遵循了一个教程，并使用Keras在MNIST数据集上创建了一个CNN。我想在我下载的一个全新的镜像上测试我的模型。我的理解是，我必须将图像转换为黑白，然后将其转换为numpy数组。从那里我应该能够将numpy数组输入到model.predict中，但是我得到了一个错误。有没有一种简单的方法可以在新的图像上测试我的模型，只需提供我的新图像到模型的路径？下面是我尝试过的代码
from PIL import Image
from numpy import asarray
img = Image.open("Eight.png") # open colour image
img =
浏览 3提问于2020-12-27得票数 0
2回答
Keras加载的Png文件显示为全黑 我有一组从drawSvg程序生成的pngs。在像画图这样的普通图像查看器中查看时，它们看起来很好。但是当我通过keras加载它们时，matplotlib imshow显示它们完全是黑色的。 from keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('TKAgg')
img_path = "output/L_Profile.png"
浏览 71提问于2019-04-17得票数 0
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2回答
我想知道OpenCV是否有使用C++调整视频/帧的亮度和对比度的功能。您可以从BGR颜色空间转换到HSV颜色空间，并丢弃后一个分量V(亮度)，以使算法对视频中的光线条件不那么敏感，但我该如何做呢？
我在考虑使用像cvAddS (frame，cvScalar (-50，-50，-50)，frame)这样的东西来降低亮度，cvAddS和cvScalar在C上工作得很好，但我如何在C++上做到这一点，我在程序中使用了AddS和标量，但不适用于C++
int main() {
VideoCapture video(1);
if(!video.isOpened()) {
浏览 2提问于2013-01-10得票数 2
我有一项家庭作业，我很想弄清楚。我们只在opencv上花了两天的时间，所以我对此视而不见。
任务是使用亮度公式0.02126*R+0.7152*G+0.0722*B将RGB img转换为灰度。
因此，每个像素的类型应该与原始图像相同。我们不允许使用matplot或PIL，这是我见过的很多尝试解决这个问题的方法。
我的代码现在只输出一个灰色图像。因此，它不是graySCALE，而是灰色。我迷路了，请帮帮忙。
import cv2
import numpy as np
def togray():
img = cv2.imread("fruits.jpg")
cv2.
浏览 3提问于2018-11-30得票数 0
1回答
最近，我从使用numpy的ndarray切换到使用pandas的DataFrame，以满足我的数据分析需求。我注意到numpy函数似乎可以毫无问题地接受DataFrame对象而不是ndarray。然而，当我尝试使用我编写的许多现有函数来操作ndarray时，它们在索引操作、广播等操作中经常失败，我被迫使用df.values传递底层的ndarray。
是否有一些标准的方法或一组指导原则来使函数与DataFrame兼容？numpy函数如何适应这两种类型？
浏览 7提问于2017-06-20得票数 4
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我正在尝试编写一个numpy.ndarray作为Amazon转换工具的标签: write_numpy_to_dense_tensor()。它将由特性和标签组成的numpy数组转换为RecordIO，以便更好地使用Sagemaker算法。
但是，如果我试图传递标签的多标签输出，就会得到一个错误，说明它只能是一个向量(即每个特性行的标量)。
标签中有多个值的方法吗？这对于使用XGBoost、随机森林、神经网络等实现的多维回归是有用的。
码
import sagemaker.amazon.common as smac
print("Types: {}, {}".format(type
浏览 0提问于2018-08-06得票数 0
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请考虑以下文件：
import jax.numpy as jnp
def test(a: jnp.ndarray, b: jnp.ndarray) -> jnp.ndarray:
return a + b
运行mypy mypytest.py将返回以下错误：
mypytest.py:4: error: Incompatible return value type (got "numpy.ndarray[Any, dtype[bool_]]", expected "jax._src.numpy.lax_numpy.ndarray")
出于某种原因，
浏览 4提问于2021-08-22得票数 2
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我对Python中用于图像处理的scikit-image (skimage)库非常陌生(几分钟前就开始了！)我已经使用imread读取了numpy.ndarray中的图像文件。该数组是3维的，其中第三维的大小是3(即图像的红、绿和蓝分量各一个)。
rgb_image = imread("input_rgb_image.jpg")
rgb_image.shape # gives (1411L, 1411L, 3L)
我尝试将绿色通道提取为：
green_image = rgb_image[:,:,1]
但是当我将这个图像矩阵写到输出文件中时：
imsave("green_
浏览 2提问于2015-04-18得票数 11
回答已采纳
2回答
我试图在一个双矩阵中获取多幅灰度图像，以便以后可以应用PCA，但我想知道为什么以下内容不能工作：
输入多维数字阵列(灰度图像)
darray = np.empty([2,270,270], dtype=int)
darray[0] = cv2.imread("img.png", 0)
print(darray[0].shape)
print(type(darray[0]))
print(darray[0])
cv2.imshow("face", darray[0])
cv2.waitKey(3000)
输出(仅为黑色图像)
(270, 270)
<typ
浏览 1提问于2014-11-13得票数 0
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