2018年10月12日
caffe for python (官方翻译)
摘要： 导言 本教程中，我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet（该模型是基于Krizhevsky等人的模型的）来演示图像识别与分类。我们将分别用CPU和GPU来进行演示，并对比其性能。然后深入探讨该模型的一些其它特征。 1、准备工作 1.1 首先，安装Python，numpy以及mat 阅读全文
posted @ 2018-10-12 13:49 Austin_anheqiao 阅读(609) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sys.path
摘要： sys.path.append() 和 sys.path.insert() python程序中使用 import XXX 时，python解析器会在当前目录、已安装和第三方模块中搜索 xxx，如果都搜索不到就会报错。使用sys.path.append()方法可以临时添加搜索路径，方便更简洁的impo 阅读全文
posted @ 2018-10-12 11:09 Austin_anheqiao 阅读(310) 评论(0) 推荐(0) 编辑
plt.rcParams[]
摘要： plt.rcParams[] pylot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，称之为rc配置或rc参数。通过rc参数可以修改默认的属性，包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。 rc参数存储在字典变量中，通过字典的方式进行访问，如下代码： 参数： 阅读全文
posted @ 2018-10-12 10:54 Austin_anheqiao 阅读(21545) 评论(0) 推荐(3) 编辑
%matplotlib inline
摘要： %matplotlib inline 放在import之后 %matplotlib inline 是一个魔法函数（Magic Functions）。官方给出的定义是：IPython有一组预先定义好的所谓的魔法函数（Magic Functions），你可以通过命令行的语法形式来访问它们。可见“%mat 阅读全文
posted @ 2018-10-12 10:27 Austin_anheqiao 阅读(264) 评论(0) 推荐(1) 编辑
2018年10月11日
python（2） 图像通道，几何变换，裁剪
摘要： 一、图像通道 1、彩色图像转灰度图 使用函数convert()来进行转换，它是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种： · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel 阅读全文
posted @ 2018-10-11 15:29 Austin_anheqiao 阅读(524) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python（1）处理图像
摘要： 一提到数字图像处理，可能大多数人就会想到matlab，但matlab也有自身的缺点： 1、不开源，价格贵 2、软件容量大。一般3G以上，高版本甚至达5G以上。 3、只能做研究，不易转化成软件。 因此，我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理。 要使用python，必须先安装python 阅读全文
posted @ 2018-10-11 15:08 Austin_anheqiao 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑
caffe(14) python可视化
摘要： 首先将caffe的根目录作为当前目录，然后加载caffe程序自带的小猫图片，并显示。 图片大小为360x480，三通道 首先将caffe的根目录作为当前目录，然后加载caffe程序自带的小猫图片，并显示。 图片大小为360x480，三通道 首先将caffe的根目录作为当前目录，然后加载caffe程序 阅读全文
posted @ 2018-10-11 14:51 Austin_anheqiao 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
caffe(13) 数据可视化（python接口）配置
摘要： caffe程序是由c++语言写的，本身是不带数据可视化功能的。只能借助其它的库或接口，如opencv, python或matlab。大部分人使用python接口来进行可视化，因为python出了个比较强大的东西：ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook 阅读全文
posted @ 2018-10-11 14:20 Austin_anheqiao 阅读(307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
caffe(12) 训练自己的数据
摘要： 学习caffe的目的，不是简单的做几个练习，最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。 一、准备数据 有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-image 阅读全文
posted @ 2018-10-11 14:18 Austin_anheqiao 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑
caffe(11) 图像数据转换成db文件
摘要： 在深度学习的实际应用中，我们经常用到的原始数据是图片文件，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此就产生了这样的一个问题：如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db（leveldb/lmdb) 阅读全文
posted @ 2018-10-11 14:10 Austin_anheqiao 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑