python归一化(怎样利用Python进行图片分析)

1.怎样利用Python进行图片分析

from PIL import Image ### 此处为导出包,注意字母大小写

import os, os.path

# 指明被遍历的文件夹

rootdir =os.path.abspath(os.curdir)+'/Image/'

rootdir1=os.path.abspath(os.pardir)+"/Image/"

#打包用

if os.path.isdir(rootdir):

pass

else:

rootdir=rootdir1

size = 315, 560

i=0

for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir):

for filename in filenames:

infile=os.path.join(parent,filename)

im = Image.open(infile) ### 此处Image.open(dir)为多数对象应用的基础.

im.thumbnail(size) ### 此处size 为长度为2的tuple类型,改变图片分辨率

im.save(infile) ### im.save(dir),图片处理的最后都用这个,就是保存处理过后的图片

i+=1

print(i,"Done")要用pil包 安装如下:pip install pillow

2.关于python的 multithread

import osfrom time import ctimeimport threading# counts the total occurance of the byte being soughtglobal_counter = 0def byte_counter(byte, filename): print("seaching for byte using ONE thread:", byte) print("single thread started at", ctime()) global global_counter global_counter = 0 file = open(filename, "rb") data = file.read() for b in data: if b == byte: global_counter += 1 print("single thread finished at", ctime()) print("found byte", byte, global_counter ,"times")def byte_counter_multithreaded(byte, filename): print("seaching for byte using SEVERAL threads:", byte) global global_counter global_counter = 0 # grab file size to caluclate number of threads to spawn file_size = os.path.getsize(filename) print("file size:", file_size, "bytes") # number of bytes each thread will read, can be altered as much as desired num_bytes_per_thread = 100 print("each thread reads", num_bytes_per_thread, "bytes") # number of threads, one per each sequence of length num_bytes_per_thread num_threads = file_size // num_bytes_per_thread + 1 print("number of threads to use:", num_threads) # set the starting indices, create a dict to hold thread numbers and their indices to search start_index = 0 end_index = num_bytes_per_thread thread_indices_dict = {} # key: thread number, value: starting index, ending index to read in file for i in range(num_threads): thread_indices_dict[i] = [0,0] # calculate indices based on filze size, number of threads, update dict for i in range(num_threads): #print("thread", i, "will read bytes:", start_index," - ", end_index) thread_indices_dict[i] = [start_index, end_index] start_index += num_bytes_per_thread if((end_index + num_bytes_per_thread ) <= file_size): end_index += num_bytes_per_thread else: end_index = file_size threads = [] # open file in binary mode file = open(filename, "rb") # create threads for i in range(num_threads): t = threading.Thread(target=read_file_given_indices, args=(i, file, thread_indices_dict[i][0], thread_indices_dict[i][1], byte, global_counter)) threads.append(t) # start threads for i in range(num_threads): threads[i].start() # use join() to wait until all threads are finished, not necessary for i in range(num_threads): threads[i].join() print("all threads finished at", ctime()) print("found byte", byte, global_counter ,"times")# function to actually parse through the file for each thread, from a starting to ending indexdef read_file_given_indices(number, file, start_index, end_index, byte, counter): print("thread", number, ":", "starting to read at", ctime()) file.seek(start_index) data = file.read(end_index - start_index) global global_counter for b in data: if b == byte: global_counter += 1 print("thread", number, ":" , "done at", ctime())def main(): #path is where is file you want to search path = r'/Users/apple/Desktop/newone.py' byte_counter(99,path) byte_counter_multithreaded(99,path)if __name__ == "__main__": main()。

3.在python上数据归一化后怎样还原

看到各位大佬们都会把原始数据进行归一化,再处理。可是都没有人讲怎样把归一化的数据还原回来。

目前可找到的方法就只有matlab上的这个函数:

xtt = mapminmax('reverse',y1,ps)

在python上,就看到许多人推荐用sklearn进行归一化,但没有还原的方法呀。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

你要问我为什么 要还原?

把日期和气温的数据放到模型里跑半天,想看看下一天的气温,结果出来一个0.837之类东西。

sklearn中transform用来归一化后,可以用inverse_transform还原。

4.怎么用python显示一张图片

用python显示一张图片方法如下:

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

import numpy as nplena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理

lena.shape #(512, 512, 3)plt.imshow(lena) # 显示图片plt.axis('off') # 不显示坐标轴

plt.show()

Python, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

5.使用python PIL处理图片

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

02.import Image

03.import sys

04.im = Image.open(sys.argv[1])

05.width = im.size[0]

06.height = im.size[1]

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

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

09.count = 0

10.for h in range(0, height):

11. for w in range(0, width):

12. pixel = im.getpixel((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]),

6.请问可以用python实现将大图片变成小图片处理吗,这边要做一个图

python有一个图像处理库——PIL,可以处理图像文件。PIL提供了功能丰富的方法,比如格式转换、旋转、裁剪、改变尺寸、像素处理、图片合并等等等等,非常强大。

举个简单的例子,调整图片的大小:

import Image infile = 'D:\\original_img.jpg'outfile = 'D:\\adjust_img.jpg'im = Image.open(infile)(x,y) = im.size #read image sizex_s = 250 #define standard widthy_s = y * x_s / x #calc height based on standard widthout = im.resize((x_s,y_s),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-qualityout.save(outfile) print 'original size: ',x,yprint 'adjust size: ',x_s,y_s '''OUTPUT:original size: 500 358adjust size: 250 179'''

python归一化

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