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Windows下安装Python-Opencv的方法

由于Python2.x下安装Opencv比较容易,但是在Python3.x下安装Opencv我一直找不到很好的解决办法,查了资料解决办法如下

  • 打开http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#OpenCV
  • 选择你要的版本,然后pip install opencv_python-xxx.whl

我下载的是opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

然后再Python命令行import cv2,如果没有问题表示按照成功了

参考资料

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Numpy奇技淫巧——理解axis

Numpy是整个Python的科学计算的基础,撑起了Python作为机器学习重要语言的整个计算基础,包括Numpy, Scipy, Pandas, Scikit-Learn以及最近兴起的机器学习和深度学习库,包括TensorFlow, Keras等,它们多维数据的表示和使用无不基于Numpy,因此在语法和使用上以及功能上都和Numpy有着很多相似之处,这篇文章介绍Numpy中的非常重要的概念,那就是axis,如果你完全理解了axis,那么操作起多维的数组的时候将得心应手。 Continue Reading

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Python奇技淫巧——Unpacking Argument Lists

在Python2.7的文档中,有介绍Unpacking Argument Lists的文档,unpacking arguments lists的字面意思看起来比较陌生,但是如果你看下面的代码就知道它是什么意思了

**d就是unpacking argument的一种方法,将字典d解包之后将对应的参数传给有名元组Point,需要注意的是,被解包的字典的key的名字一定要和namedtuple的field_names相对应,否则会报错。 Continue Reading

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Numpy奇技淫巧——抽样

在处理数据的时候,我需要从10000条记录中一次抽样1000条记录,可以用random.sample实现,思路是生成相应的随机索引,然后再去按照索引去抽取数据,代码如下

代码中,index表示从10000条记录中获取随机获取的1000条记录的索引,然后按照索引去获取数据,思路就是那么简单,而且也不会出错。

或者,index的生成也可以采用下面这种方法

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转换RGBA通道为RGB通道

通常来说,一张图片有RGB三通道,但是有些图片有第四通道,那就是alpha通道,这个通道表示透明度的概念,下面介绍怎么利用PIL来吧RGBA通道转成RGB通道。

首先使用img.mode判断是否是RGBA通道

然后定义convert_to_rgb函数

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TensorFlow修炼手册(2)——模型的保存和恢复

TensorFlow中,利用TensorFlow训练好了模型之后,我们需要保存模型参数,然后加入到产品当中,这样,当有新的数据来了之后,算法不用重新训练,而是利用训练好的模型的参数,这样,即使是浏览器也可以写JavaScript跑深度学习的应用了。总的来说,我们需要创建tf.train.Saver对象的实例来调用saverestore两个方法分别来保存和恢复模型。通过学习总结如下

模型的保存

调用tf.train.Saver() 创建一个Saver 来管理模型参数,代码如下

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关于僵尸进程和孤儿进程

最近在学习利用nicerenice命令调整进程优先级的时候看到了这篇博客,整理对僵尸进程孤儿进程的理解。

僵尸进程:一个子进程在其父进程没有调用wait()waitpid()的情况下退出。这个子进程就是僵尸进程。如果其父进程还存在而一直不调用wait(),则该僵尸进程将无法回收,等到其父进程退出后该进程将被init回收。
孤儿进程:一个父进程退出,而它的一个或多个子进程还在运行,那么那些子进程将成为孤儿进程。孤儿进程将被init进程(进程号为1)所收养,并由init进程对它们完成状态收集工作。
僵尸进程将会导致资源浪费,而孤儿则不会。

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PIL crop函数的用法

最近在用TensorFlowCNN的程序,需要对几万张图片进行剪切和处理,利用PIL这个Python处理图片的库可以很方便对图片进行处理。当我们使用PIL读取了图片之后,可以利用crop()函数对图片进行剪切。

详细文档如下所示:

在介绍怎么截图之前,有必要说明以下,对于图像的坐标,它的原点是最左上角那个点,X轴往右,Y轴往下。如果我想删除图片的前30行和后30行,左右保持不变,代码如下

再来个看得见的例子吧,原始图片是下面这张图

图片的size是1280 x 863,图片来自网络

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