我想找出某个子图像出现在源图像的哪个位置(例如源图像:http://i.pictr.com/6xg895m69q.png，子图像:http://i.pictr.com/jdaz9zwzej.png)。据我所知，有必要转换数组以使它们对OpenCV“可读”，这是我尝试过的方法，但由于某种原因，它不起作用。到目前为止，这是我的代码:fromPILimportImageimportnumpyfrompylabimport*importcv2importcvimage=cv2.imread('source_img.jpg')template=cv2.imread('template_img.j
型号:classLogo(models.Model):media=models.ImageField(upload_to='uploads')def__unicode__(self):returnself.media.url查看:classLogoEdit(UpdateView):model=Logotemplate_name='polls/logo-edit.html'success_url='/polls/logos/'defform_valid(self,form):pdb.set_trace()模板:{%csrf_token%}{{form.as_p}}选择新图像:form调试
我正在学习Python和Django。图像由用户使用forms.ImageField()提供。然后我必须对其进行处理以创建两个不同大小的图像。当我提交表单时，Django返回以下错误:IOErrorat/add_event/cannotidentifyimagefile我调用调整大小函数:defcreate_event(owner_id,name,image):image_thumb=image_resizer(image,name,'_t','events',180,120)image_medium=image_resizer(image,name,'_m','events',300
我想从原始数据创建PIL图像。我相信我应该使用PIL.Image.frombytes。但它有一个size参数。我不知道图像的大小，这不应该作为图像的一部分出现吗？我事先不知道图像的大小。我应该如何调用没有大小的函数？ 最佳答案 既然你澄清了，你不想读取原始像素数据，而是内存中的图像文件，解决方案很明确:不要使用frombytes-它适用于原始数据像素数据。使用仅从StringIO打开:image=Image.open(StringIO.StringIO(image_data)) 关于py
我无法让PIL放大图像。大图像可以正常缩小，但小图像不会变大。#gettheratioofthechangeinheightofthisimageusingthe#bydividingtheheightofthefirstimages=h/float(image.size[1])#calculatethechangeindimensionofthenewimagenew_size=tuple([int(x*s)forxinimage.size])#ifthisimageheightislargerthantheimagewearesizingtoifimage.size[1]>h:#m
我正在尝试使用PIL绘制一个带有圆角和颜色渐变填充的矩形。我找到了一个很酷的网站(http://web.archive.org/web/20130306020911/http://nadiana.com/pil-tutorial-basic-advanced-drawing#Drawing_Rounded_Corners_Rectangle)，它展示了如何绘制纯色圆角矩形，对此我很满意，但我希望能够绘制一个从顶部开始为浅红色并变为深红色的圆角矩形在底部。我最初的想法是使用上面网站中的代码绘制一个圆角矩形，然后使用alpha混合在圆角矩形上叠加第二个白色到黑色的矩形。我尝试过的一切最终都
tf.keras.layers和tf.layers有什么区别？例如。他们都有Conv2d，他们提供不同的输出吗？如果将它们混合使用(例如一个隐藏层中的tf.keras.layers.Conv2d和下一个隐藏层中的tf.layers.max_pooling2d)有什么好处吗？ 最佳答案 从TensorFlow1.12开始，tf.layers只是tf.keras.layers的包装器。几个例子:卷积tf.layers只是继承自卷积tf.keras.layers，见源码here:@tf_export('layers.Conv2D')cla
我认为它应该与withtf.device("/gpu:0")一起使用，但我应该把它放在哪里？我不认为它是:withtf.device("/gpu:0"):tf.app.run()那么我应该把它放在tf.app的main()函数中，还是放在我用于估算器的模型函数中？编辑:如果这有帮助，这是我的main()函数:defmain(unused_argv):"""Codetoloadtrainingfoldsdatapickleorgenerateoneifnotpresent"""#CreatetheEstimatormnist_classifier=tf.estimator.Estimat
我理解数据集API是一种迭代器，它不会将整个数据集加载到内存中，因此它无法找到数据集的大小。我说的是存储在文本文件或tfRecord文件中的大量数据的上下文。这些文件通常使用tf.data.TextLineDataset或类似的东西读取。使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices可以轻松找到加载的数据集的大小。我询问数据集大小的原因如下:假设我的数据集大小是1000个元素。批量大小=50个元素。然后训练步骤/批处理(假设1个纪元)=20。在这20个步骤中，我想将我的学习率从0.1呈指数衰减到0.01作为tf.train.exponential_decay(
我一直在使用scikit-image对道路特征进行分类并取得了一些成功。见下文:.我在下一步进行功能分类时遇到了麻烦。例如，假设这些特征位于方框(600,800)和(1400,600)中。我用来提取信息的代码是:fromskimageimportio,segmentationassegcolor_image=io.imread(img)plt.rcParams['image.cmap']='spectral'labels=seg.slic(color_image,n_segments=6,compactness=4)目标是有一个如下形式的表:Image,feature_type,sta
