python 图片读取 常用 *** 作方法

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keras 多张：

很多情况下，你并不能使用以上这些方法来直接输入数据去训练或者预测，原因是你的数据集太大了，没办法把所有的都载入到内存当中。那keras的data generator就派上用场了，当你的模型需要训练数据的时候，generator会自动从cpu生成一批，喂到GPU里面让模型进行训练，依次循环，直到训练结束。

压缩数据中维度为1的维度， numpysqueeze()

模型是不能直接对进行卷积 *** 作的，必须先转化为numpy数组才能输入模型里面去，而且如果数据集的尺寸不统一，也有不同的 *** 作细节。

keras 模型保存路径： C:\Users\你的用户名keras\models

notop代表是否包括顶层的全连接层，默认include_top=True，包括全连接层。

tf -- tensorflow 或者 CNTK

th -- theano

橙色是代表python的内置关键词，紫色是函数。

print 之所以在部分情况下显示紫色，这是因为在你的IDE（你用的应该是IDLE）中的识别错误。你可以在紫色的print行末尾添加一个空格，他就可以变为橙色。

在其他的IDE，如Eclipse+Pydev中则无类似识别错误。

总之，这个颜色没有什么特别的含义，主要是帮助你阅读和书写代码。只要代码正确，不用特别在意。

图像的亮度是指每一个点的亮度，如果比较两个图像的亮度的话可能就要计算所有点的亮度平均值，下面是计算某个点的亮度值的程序，仅供参考。

import Image

im=Imageopen("d:/lenajpg")

print immode #查看图像的模式

im1=imconvert("YCbCr") #转换图像的模式到视频模式

y,cb,cr=im1getpixel((10,10)) #提取点(10,10)位置的亮度、蓝色分量、红色分量的值。

print y #输出亮度值

后面两步循环就可以计算整个图像的亮度平均值。

用image模块更直接，可以用getpixel获得像素值，给你个例子吧。

01#!/usr/bin/env python

02import Image

03import sys

04im = Imageopen(sysargv[1])

05width = imsize[0]

06height = imsize[1]

07print "/ width:%d /"%(width)

08print "/ height:%d /"%(height)

09count = 0

10for h in range(0, height):

11 for w in range(0, width):

12 pixel = imgetpixel((w, h))

13 for i in range(0,3):

14 count = (count+1)%16

15 if (count == 0):

16 print "0x%02x,/n"%(pixel[i]),

17 else:

18 print "0x%02x,"%(pixel[i]),

你好，你可以考虑使用numpy的函数来做，下面是例子的python代码

image = npzeros((400,400,3), dtype="uint8")

raw = imagecopy()

image[npwhere((image==[0,0,0])all(axis=2))] = [255,255,255]

cv2imshow('Test0', image)

lower_black = nparray([0,0,0], dtype = "uint16")

upper_black = nparray([70,70,70], dtype = "uint16")

black_mask = cv2inRange(image, lower_black, upper_black)

image[npwhere((image == [0,0,0])all(axis = 2))] = [155,255,155]

black_mask[npwhere(black_mask == [0])] = [155]

你把上面的那个image的数值改成你需要改的目标就可以直接替换了。

经常忘记color的简写，所以特别的列出常用的一个color：

其中除了黑色之外，都是相应的英文首字母， 其中需要注意的是orange的简写不是o,而是没有橘**，只有简单的橘色，简写y

除了basic color,还有稍微复杂的:

配色更加复杂的CSS COLOR：

参考网址： >

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