import numpy as np rgb_list = np.array([[20, 81, 124], [67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102], [44, 62, 80]]) img_imerged_3d = np.array([[[54, 81, 124], [67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102]], [[44, 62, 80],[67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102]], [[67, 205, 128], [216, 56, 58], [243, 210, 102], [67, 205, 128]],[[216, 56, 58], [243, 210, 102],[67, 205, 128], [216, 56, 58]]]) #print(rgb_list.dtype) #print(rgb_list) #print(img_imerged_3d.dtype) #print(img_imerged_3d) img_imerged_2d = img_imerged_3d.reshape(-1,3) #print(img_imerged_2d) img_imerged_2d_rows = np.apply_along_axis(lambda x: x.tobytes(), 1, img_imerged_2d) rgb_list_rows = np.apply_along_axis(lambda x: x.tobytes(), 1, rgb_list) diff_rows = np.setdiff1d(img_imerged_2d_rows, rgb_list_rows) result = np.array([np.frombuffer(row, dtype=img_imerged_2d.dtype) for row in diff_rows]) print(result)

浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

在Python的科学计算库NumPy中，np.array() 和 np.asarray() 都是用来创建数组对象的方法，但它们在处理已有数组时有着微妙的区别。本文将深入探讨这两个函数的区别以及.tolist()方法的用途。首先，让我们...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes....

import os import cv2 import numpy as np def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list]) # 矩阵转置 temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test] data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test) return data_train,label_train,data_test, label_test

接着，使用numpy.array函数将image_list和label_list拼接成一个二维数组temp，并将其转置，使得图片路径和标签分别位于temp的第一列和第二列。然后，使用numpy.random.shuffle函数对temp进行打乱顺序操作。接着，将...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[0] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show()，将上述代码中，# 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[0]改为取出全部超像素块的区域

可以使用循环遍历每个超像素块，将...segment_array = np.array(segment_list) # 显示所有超像素块的区域 plt.imshow(segment_array) plt.show() 这样就可以显示所有超像素块的区域，并在边缘添加黄色的边框了。

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

这个错误通常发生在尝试对一个列表对象调用 shape 属性时。在你的代码中，错误可能是由于 ...features = np.array(features) 将其添加到 features 列表的末尾之后，再次运行代码，应该就不会遇到这个错误了。

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if name == "main": load_data_and_plot_scatter()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color from...

优化代码import os image_files=os.listdir('./data/imgs') images=[] gts=[] masks=[] def normalize_image(img): return (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)) for i in image_files: images.append(os.path.join('./data/imgs',i)) gts.append(os.path.join('./data/gt',i)) for i in range(len(images)): ### YOUR CODE HERE # 10 points img = io.imread(images[i]) #kmeans km_mask = kmeans_color(img, 2) #mean shift ms_mask=(segmIm(img, 20) > 0.5).astype(int) # ms_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) #gt # gt_mask = np.array(io.imread(gts[i]))[:,:,:3] gt_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) ### END YOUR CODE #kmeans masks.append([normalize_image(x) for x in [km_mask,ms_mask,gt_mask]]) #output three masks

import numpy as np import skimage.io import skimage.color from sklearn.cluster import KMeans from skimage.segmentation import mean_shift def normalize_image(img): return (img - np.min(img)) / (np....

img = Image.open("D:/wjd/5/1.png") # 将图片resize到224x224大小 img = img.resize((im_width, im_height)) #将灰度图转化为RGB模式 img = img.convert("RGB") # 归一化 img1 = np.array(img) / 255. # 将图片增加一个维度，目的是匹配网络模型 img1 = (np.expand_dims(img1, 0)),如何加载一个文件夹啊

import numpy as np folder_path = "D:/wjd/5/" im_width = 224 im_height = 224 image_list = [] for filename in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.png')): img = Image.open(filename) img = img....

实现中文手写数字识别，读取data文件夹里的图片并提取标签里的数字，读取chinese_mnist.csv文件里的并提取character。将图片进行预处理，其中包括该图片大小：150*150；添加RGB三通道，数据归一化；再进行划分测试集与训练集，其比例为2：8；再进行CNN神经网络的搭建，再进行模型编译，模型训练。最后随机选取一张图片进行实现图像识别

import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 图片大小 IMG_SIZE = 150 # 转换为numpy数组 images = np.array([np.array(im.resize((IMG_SIZE, IMG_SIZE)...

不使用colorsys模块，如何使用Python将RGB值转换为AdobeRGB色坐标

import numpy as np def rgb_to_adobe(rgb): # 将RGB值标准化为0-1之间的浮点数 rgb = np.array(rgb) / 255.0 # 将RGB转换为线性RGB linear = np.where(rgb <= 0.04045, rgb / 12.92, ((rgb + 0.055) / 1.055)...

ValueError: the input array must have size 3 along channel_axis, got (417, 556)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pywt from skimage import io, color # 读取灰度图像并转换为RGB图像 img_gray = io.imread('lena.png', as_gray=True) img = color.gray2rgb(img_gray...

Python中用cv2读取到图片的数据，如何获取对角线上的RGB像素值

import numpy as np # 读取图片 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) # 使用IMREAD_COLOR以保持原始颜色信息 # 确保图片是方形的，否则对角线可能会跨过边界 height, width = img.shape[:2] if ...

python 用map()分组处理代替for循环的方法将1维数组转换成2维RGB图像代码实现

import numpy as np # 假设data为1维数组，长度为n data = np.array([255, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 0]) # 使用map()函数将1维数组转换成2维RGB图像 img = np.array(list(map(lambda x: [x[0], x[1]...

用Python语言写一段代码，获得一张图片的每个像素的rgb值，且要求代码运行的用时最短

import numpy as np import time # 打开图像并转为NumPy数组 start = time.time() img = Image.open('image.jpg') img_data = np.array(img) end = time.time() print('打开图像并转为NumPy数组的用时：', end - ...

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