更改复选框检查图像到自定义图像 - 腾讯云开发者社区

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【深度学习实验】图像处理（四）：PIL——自定义图像数据增强操作（图像合成；图像融合（高斯掩码））

本实验将继续实现自定义图像数据增强操作，具体包括图像合成（粘贴组合）、图像融合（创建高斯掩码融合两个图像）二、实验环境 1....PIL基础操作【深度学习实验】图像处理（一）：Python Imaging Library（PIL）库：图像读取、写入、复制、粘贴、几何变换、图像增强、图像滤波【深度学习实验】图像处理（二）：PIL...随机遮挡、随机擦除、线性混合【深度学习实验】图像处理（三）：PIL——自定义图像数据增强操作（随机遮挡、擦除、线性混合） 5....图像合成 5.1 原理输入图像： \text{图像1} \text{图像2} 遮挡和选择：遮挡图像1中的区域 x ：随机选择要遮挡的图像1中的区域 x （引入了训练数据的变异性）...从图像2中选择对应区域 y ：选择与图像1中被遮挡区域 x 相对应的图像2中的区域 y 粘贴：将 y 粘贴到图像1中的 x 位置：将从图像2中选择的区域 y 粘贴到图像

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【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试今天说说Pytorch。...相比TensorFlow中Tensor、Variable、Session等概念充斥，数据读取接口频繁更新，tf.nn、tf.layers、tf.contrib各自重复，Pytorch则是从Tensor到Variable...不同文件夹下的图，会被当作不同的类，天生就用于图像分类任务。（2）Transforms 这一点跟Caffe非常类似，就是定义了一系列数据集的预处理和增强操作。...用PIL的Image包读取图片，这里没有用OpenCV，因为Pytorch默认的图片读取工具就是PIL的Image，它会将图片按照RGB的格式，归一化到 0～1 之间。

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【Lasagne速成】LasagneTheano图像分类从模型自定义到测试

验证集和测试集上的定义与此类似，只需要更改deterministic为deterministic=True，这样会屏蔽掉所有的dropout层，如下： test_prediction = lasagne.layers.get_output...以上就是Lasagne从数据准备，模型定义到输出结果的整个流程，想要体验可以去参考git代码。

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【Keras速成】Keras图像分类从模型自定义到测试

Keras的特点是能够快速实现模型的搭建，简单方便地让你实现从想法到实验验证的转化，这都是高效地进行科学研究的关键。...，介绍如何实现一个自定义的数据集。...其实就是事先把数据进行解析，然后保存到.pkl 或者.h5等文件中，然后在训练模型的时候直接导入，输入到网络中；另一种是直接从本地读取文件，解析成网络需要的格式，输入网络进行训练。...，假如要完成语义分割，目标检测等任务，则需要自定义一个类（继承ImageDataGenerator），具体实现可以查询相关代码进行参考。...momentum=0.9) 其中callbacks模块包含了TensorBoard， ModelCheckpoint，LearningRateScheduler等功能，分别可以用来可视化模型，设置模型检查点

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《PaddlePaddle从入门到炼丹》十一——自定义图像数据集识别

爬取图像在本章中，我们使用的是自己的图片数据集，所以我们需要弄一堆图像来制作训练的数据集。下面我们就编写一个爬虫程序，让其帮我们从百度图片中爬取相应类别的图片。...因为太大的模型模型文件是不利于移植到移动设备上的，比如我们把模型文件迁移到Android手机应用上，那么模型文件的大小就直接影响应用安装包的大小。...# 获取自定义数据 train_reader = paddle.batch(reader=reader.train_reader('images/train.list', crop_size, resize_size...0.948698 GitHub地址：https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle2/tree/master/note11 上一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹...》十——VisualDL 训练可视化下一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十二——自定义文本数据集分类参考资料 https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/article

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【paddlepaddle速成】paddlepaddle图像分类从模型自定义到测试

这一次我们讲讲paddlepadle这个百度开源的机器学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。...将涉及到paddlepaddle和visualdl，git如下：https://github.com/PaddlePaddle 相关的代码、数据都在我们 Git 上，希望大家 Follow 一下这个 Git...2.1 数据定义定义一个图像分类任务的dataset如下： from multiprocessing import cpu_count import paddle.v2 as paddle class...buffered_size) 从上面代码可以看出: (1) 使用了paddle.image.load_image进行图片的读取， paddle.image.simple_transform进行了简单的图像变换...，这里只有图像crop操作，更多的使用可以参考API。

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【MatConvnet速成】MatConvnet图像分类从模型自定义到测试

在用python之前，我也是用matlab的，那个经典的deep-learning-toolbox的代码其实也非常值得研读，说起来，matlab还是非常做图像处理的。...设置环境 run matlab/vl_setupnn %载入模型 net = load('imagenet-vgg-f.mat') ; net = vl_simplenn_tidy(net) %读取图像并预处理...dataMean)) ; imdb.images.data_mean = dataMean; end 如果使用过Matlab的同学，应该一下就看懂了，实际上就是3个步骤： 1）使用fullfile函数遍历图像

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【chainer速成】chainer图像分类从模型自定义到测试

由于网络静态定义的，因此所有的逻辑必须作为数据嵌入到网络架构中。相反，chainer采用“Define-by-Run”方案，即通过实际的前向计算动态定义网络。...chainer.training.extensions.VariableStatisticsPlot 6、chainer.training.extensions.dump_graph 以上就是利用chain来做一个图像分类任务的一个小例子

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【mxnet速成】mxnet图像分类从模型自定义到测试

如何步入深度学习刷榜第一重境界 02mxnet安装配置喜欢自定义安装和精确控制版本的朋友，可以自行编译，喜欢偷懒的pip安装即可，方便快捷。...https://github.com/apache/incubator-mxnet 03mxnet自定义数据下面就开始我们的任务，跟以往项目一样，从自定义数据和自定义网络开始。...str, default='float32',help='data type: float32 or float16') return data 然后，使用mx.img.ImageIter来载入图像数据

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StarGAN - 图像到图像的翻译

生成器把图像和目标领域标签作为输入，生成一张非真实的图像.（b）生成器试图根据所给的原始领域标签，把非真实图像重构为原始图像。...这里，为了生成器能够产生与真实图像难以区分的图像且该图像可以被判别器分类为目标领域，判别器不仅要区分非真实性，而且要对一张图像作出它相应领域的分类。...在位于判别器顶部的辅助分类器的帮助下，判别器也可以预测输入给它的图像的对应领域。辅助分类器的作用是什么？有了辅助分类器，判别器能够学习到原始图像的映射以及它在数据集中所对应的领域。...当生成器产生一张指定目标领域c（比如棕色头发）的新图像时，判别器可以预测所产生的图像的领域。因此生成器会产生新图像直到判别器给出对应的目标领域c（棕色头发）的预测为止。 ?...生成器将根据所给原始领域标签把生成的非真实图像重构为原始图像。我们将使用单一的生成器两次，第一次把原始图像翻译成目标领域的图像，第二次把翻译图像再重构成原始图像。 ?

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【cntk速成】cntk图像分类从模型自定义到测试

它可以直接输入如下格式的txt文件用于图像分类问题。 ../../../../datas/mouth/1/182smile.jpg1 ../../../.....transforms=transforms), labels = C.io.StreamDef(field='label', shape=num_classes) ))) 在对图像数据进行封装的时候

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【darknet速成】Darknet图像分类从模型自定义到测试

Joseph Redmon，一个从look once，到look Better, Faster, Stronger，到An Incremental Improvement，也就是从Yolo v1，干到Yolo...到这里，我们只用了不到500个样本，就完成了一个精度不错的分类器的训练，如此轻量级的darknet，我决定粉了。

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【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试

对于入门级别的任务，如图像分类，Caffe 上手的成本最低，几乎不需要写一行代码就可以开始训练，所以我推荐 Caffe 作为入门学习的框架。...apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 装完之后，到...（2）准备训练 list 我们看上面的 data layer，可以到 image_data_param 里面有 source: "all_shuffle_train.txt" 它是什么呢，就是输入用于训练的...) pos = 0 neg = 0 for imgname in imgs: ---代码段4，这一段，是读取图片并进行预处理，还记得我们之前的训练，是采用 BGR 的输入格式，减去了图像均值吧...，同时，输入网络的图像，也需要 resize 到相应尺度。

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童欣：从互动图像到智能图像

非常荣幸能有这个机会向大家展示一下我们在微软亚洲研究院最近所做的一些工作，在去年先进技术影像会议上，我给大家介绍了我们如何研发一些技术帮助大家更迅捷、更方便地来采集真实世界中的一些三维内容，那么今天我讲的是进一步的如何“从交互图形到智能图形...另外，我们专业的艺术家和捕捉设备，在过去的这么多年中帮助我们产生了大量的数据，这些高质量的数据可以帮助我们从中学习到一些三维内容的一些模型。...那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来，但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。...然后我们发现另外一件很有意思的事情，假设我给了你一套材质贴图之后，现在的绘制算法已经足够得好了，它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。...他对我们的工作非常感兴趣，因为在他们的日常工作中，即使为了做一个最简单的，大家看到像是抓着手臂这样的工作需要他们的一个研究生通过反复尝试，尝试半年、甚至两年到三年这么长的时间来做这个工作。

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《PaddlePaddle从入门到炼丹》十三——自定义图像数生成

生成器的作用是尽可能生成满足判别器条件的图像。随着以上训练的进行，判别器不断增强自身的判别能力，而生成器也不断生成越来越逼真的图片，以欺骗判别器。生成器主要由两组全连接和BN层、两组转置卷积运算组成。...唯一不同的时在生成器最后输出的大小是3，因为我们生成的图片是3通道的彩色图片，而且使用的激活函数是sigmoid，保证了输出的结果都是在0到1范围之内，这是彩色图片的颜色范围。...这样不断给生成器压力，让其生成的图片尽量逼近真实图片，以至于真实到连判别器也无法判断这是真实图像还是假图片。...save_image_path) plt.imsave(os.path.join(save_image_path, "test_%d.png" % i), image) 这里就开始获取自定义的图片数据集...上一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十二——自定义文本数据集分类下一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十四——把预测模型部署在服务器参考资料 https://github.com

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批量更改图像尺寸到统一大小

但是由于源代码中输入的图像的大小有一定的限制，一般在500-750之间，自己创建的图像数据库中图像过大，因此用python 批量更改图像尺寸到统一大小。...从CSDN上找到了一段代码，但是这段代码在运行的时候会报错，导致部分生成的图像无法打开。对其进行了修改，修改后的代码如下所示。

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【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试

如果想定义自己的输入格式，可以去新建自定义的 Data Layer，而 Caffe 官方的 data layer 和 imagedata layer 都非常稳定，几乎没有变过，这是我更欣赏 Caffe...相比之下，TensorFlow 中的数据输入接口就要复杂很多，更新也非常快，我知乎有一篇文章，说过从《从 Caffe 到 TensorFlow 1，IO 操作》，有兴趣的读者可以了解一下。...然后，用 restore 函数从 saver 中载入参数，读取图像并准备好网络的格式，sess.run 就可以得到最终的结果了。

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从图像到语言:图像标题生成与描述

这种方法首先依赖于特征的表达能力,用以支撑将图像解析成准确的视觉语义概念;其次,需要构建较为完善的 Web 语义库,使得能够查询到置信度较高的语义本体,并组合成新的描述语句。...Gu 等人(2018) 采用融合两层堆叠注意力机制的LSTM 网络,对视觉信息进行过滤,实现由粗到细的图像描述。...这种方法从视觉概念检测、生成句子到句子排序几个步骤之间是离散的,没有使用端到端的优化技术,从而也可能使得整个模型陷入局部最优状态,性能受到限制。...3 、图像情感与个性化除了为图像生成更为详细的精细化描述外,人们也注意到在日常交流中其语言常蕴含多种个性化和情感信息。在描述一幅图像时,常常根据个人经验和观感在句子中掺杂多种情感信息。...noun pair,ANP)”,将其嵌入到描述句子中,为每幅图像形成“正面(positive)”和“负面( negative)”的图像描述。

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使用条件GAN实现图像到图像的翻译

图像处理、视觉领域的很多问题都可以看成是翻译问题，就像把一种语言翻译成另外一种语言一样。比如灰度图像彩色化、航空图像区域分割、设计图的真实虚拟等，跟语言翻译一样，很少有一对一的直接翻译。...图像整合了梯度信息、边缘信息、色彩与纹理信息，传统的图像翻译基于像素级别无法有效建模，而条件生成对抗网络(Conditional GANs)可以对这类问题有很好的效果。基本思想 ?...GAN中的生成者是一种通过随机噪声学习生成目标图像的模型，而条件GAN主要是在生成模型是从观察到的图像与随机噪声同时学习生成目标图像的模型，生成者G训练生成输出图像尝试让它与真实图像无法被鉴别者D区分、...而鉴别者D训练学习如何区分图像是真实的还是来自生成者G。...G尝试最小化生成损失、生成目标图像、而D尝试最大化鉴别图像是否来自生成者G，对比正常的GAN表达为 ?

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OpenCV图像藏密--将图像隐藏到另一张图像中

namedWindow("Hide image", WINDOW_AUTOSIZE); namedWindow("Steged image", WINDOW_AUTOSIZE); //检查两个图的大小与类型...(2) src2 ：第二输入图像或Scalar 颜色值。 (3) dst ：输出图像，与输入图像同大小与类型。 (4) mask：可有可无的掩码。...(2) src2 ：第二输入图像或Scalar 颜色值。 (3) dst ：输出图像，与输入图像同大小与类型。 (4) mask：可有可无的掩码。执行结果 (a)原图： ?...例如，使用同一台相机或手机拍摄的图像大小一般是相同的，除了手机横拍或直拍的差异。不过相信读者已知道要被隐藏得图像其长宽一定要较小，因为在两层的for循环处理中，超过隐藏文件的长或宽就不进行处理了。...(b)解密出的图像： ? 也许你认为图片有失真，其实隐藏图像并不一定是要传送真实的图片，而只是为了传递图像中的信息。

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