TensorFlow(3) Windows中图像处理Pillow之一

一.目的

打算学习积卷神经网络(CNN),在学习前我遇到个非常现实的问题。如何将图像数据让电脑可以用来计算。用来使用的软件我我还是定位来Windows10 64bit中通过Python3.x来实现。所以就回到了本片的标题Pillow。

为什么是Pillow呢。其实我最先看的资料是PIL(Python Imaging Library),很遗憾目前PIL只有给Python2.7用的Windows版本。查找资料后可以通过Pillow来替代。那么本片的目前我们就做到将图片扫描到Python,并进行滤镜的修改。

二.安装Pillow

现在Windows CMD下执行

D:\Python35\Scripts>pip install pillow

Collecting pillow

Downloading Pillow-3.4.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl (1.5MB)

100% |████████████████████████████████| 1.5MB 652kB/s

Installing collected packages: pillow

Successfully installed pillow-3.4.2

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三.学习Python下的图像处理

这里必须要提个网站,斯坦福大学CS231n的课程,大神已经翻译成中文了。正好学习

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CS231n简介CS231n的全称是CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程。需要注意的是,目前大家说CS231n,大都指的是2016年冬季学期(一月到三月)的最新版本。

作者:杜客

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884

来源:知乎

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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第一篇CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程


SciPy

Numpy提供了高性能的多维数组,以及计算和操作数组的基本工具。SciPy基于Numpy,提供了大量的计算和操作数组的函数,这些函数对于不同类型的科学和工程计算非常有用。熟悉SciPy的最好方法就是阅读文档。我们会强调对于本课程有用的部分。图像操作SciPy提供了一些操作图像的基本函数。比如,它提供了将图像从硬盘读入到数组的函数,也提供了将数组中数据写入的硬盘成为图像的函数。下面是一个简单的例子:from scipy.misc import imread, imsave, imresize

# Read an JPEG image into a numpy array

img = imread('assets/cat.jpg')

print img.dtype, img.shape  # Prints "uint8 (400, 248, 3)"

# We can tint the image by scaling each of the color channels

# by a different scalar constant. The image has shape (400, 248, 3);

# we multiply it by the array [1, 0.95, 0.9] of shape (3,);

# numpy broadcasting means that this leaves the red channel unchanged,

# and multiplies the green and blue channels by 0.95 and 0.9

# respectively.

img_tinted = img * [1, 0.95, 0.9]

# Resize the tinted image to be 300 by 300 pixels.

img_tinted = imresize(img_tinted, (300, 300))

# Write the tinted image back to disk

imsave('assets/cat_tinted.jpg', img_tinted)


这篇代码,当然windows下无法直接用啊,改造点东西继续研究

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Scipy图像处理学习资料

http://www.scipy-lectures.org/advanced/image_processing/index.html

http://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52062948

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我们尝试下这张图片

我们第一步的目标将狗狗的调成黄色看看。

代码如下

结果如下


今天到这里,明天继续




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