python-opencv 1.0.0.14匹配numpy、tensorflow、torch、matplotlib版本

时间: 2023-12-25 21:06:21 浏览: 205
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Python库 | resnest-0.0.6b20210410-py3-none-any.whl

很抱歉，似乎没有Python-OpenCV 1.0.0.14这个版本，最新的OpenCV Python版本是4.5.3。不过，我可以为您提供一些常见OpenCV Python版本与相关库版本的匹配建议。 对于OpenCV Python 4.5.3，建议匹配以下库版本： - NumPy 1.19.3 - TensorFlow 2.5.0 - PyTorch 1.9.0 - Matplotlib 3.3.4 这些版本是目前OpenCV Python 4.5.3的最新稳定版本，但您可以根据自己的需求进行调整。请注意，不同的库版本可能会导致不兼容问题，因此建议在使用新版本之前进行测试。
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Traceback (most recent call last): File "F:\pythonProject\main.py", line 1, in <module> import matplotlib.pyplot as plt

=1.18.5 opencv-python>=4.1.2 Pillow PyYAML>=5.3.1 scipy>=1.4.1 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 tqdm>=4.41.0 # logging ------------------------------------- tensorboard>=2.4.1 # w...

如何安装版本与配置声明中所需在库： matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.18.5 opencv-python>=4.1.2 Pillow PyYAML>=5.3.1 scipy>=1.4.1 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 tqdm>=4.41.0 tensorboard>=2.4.1 seaborn>=0.11.0 pandas pycocotools>=2.0 # COCO mAP albumentations>=1.0.2

pip install matplotlib==3.2.2 numpy==1.18.5 opencv-python==4.1.2 Pillow PyYAML==5.3.1 scipy==1.4.1 torch==1.7.0 torchvision==0.8.1 tqdm==4.41.0 tensorboard==2.4.1 seaborn==0.11.0 pandas pycocotools==...

主要是安装版本与配置声明中所需在库。 matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.18.5 opencv-python>=4.1.2 Pillow PyYAML>=5.3.1 scipy>=1.4.1 torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 tqdm>=4.41.0 tensorboard>=2.4.1 seaborn>=0.11.0 pandas pycocotools>=2.0 # COCO mAP albumentations>=1.0.2

其中需要安装的库有: matplotlib、numpy、opencv-python、Pillow、PyYAML、scipy、torch、torchvision、tqdm、tensorboard、seaborn、pandas以及pycocotools。同时，这些库的版本也需要满足一定的要求。

def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图，怎么解决

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