Python如何建立一个矩阵,并将图片放入其中

假定我有五张图片,那么能不能建立一个长度为五的空矩阵,然后将五张图片放入其中
比如矩阵a,然后a【0】就是一张图片?

1个回答

opencv了解下,原理就是将图片变成像素点,每个像素点再变成RGB的数字,这个数字再变成二进制,就成了矩阵

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return((inputs, outputs, is_training), (loss, accuracy, y_pred), (train_op, global_step)) return((inputs, outputs), (loss, accuracy, y_pred), (train_op, global_step)) placeholders, metrics, others = create_model(hps) content, labels = placeholders loss, accuracy, y_pred = metrics train_op, global_step = others def val_steps(sess, x_batch, y_batch, writer = None): loss_val, accuracy_val = sess.run([loss,accuracy], feed_dict = {inputs: x_batch, outputs: y_batch, is_training: hps.val_is_training, dropout_keep_prob: 1.0}) return loss_val, accuracy_val loss_summary = tf.summary.scalar('loss', loss) accuracy_summary = tf.summary.scalar('accuracy', accuracy) # 将所有的变量都集合起来 merged_summary = tf.summary.merge_all() # 用于test测试的summary merged_summary_test = tf.summary.merge([loss_summary, accuracy_summary]) LOG_DIR = '.' run_label = 'run_Bi-GRU_Dropout_tensorboard' run_dir = os.path.join(LOG_DIR, run_label) if not os.path.exists(run_dir): os.makedirs(run_dir) train_log_dir = os.path.join(run_dir, timestamp, 'train') test_los_dir = os.path.join(run_dir, timestamp, 'test') if not os.path.exists(train_log_dir): os.makedirs(train_log_dir) if not os.path.join(test_los_dir): os.makedirs(test_los_dir) # saver得到的文件句柄,可以将文件训练的快照保存到文件夹中去 saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(), max_to_keep = 5) # train 代码 init_op = tf.global_variables_initializer() train_keep_prob_value = 0.2 test_keep_prob_value = 1.0 # 由于如果按照每一步都去计算的话,会很慢,所以我们规定每100次存储一次 output_summary_every_steps = 100 num_train_steps = 1000 # 每隔多少次保存一次 output_model_every_steps = 500 # 测试集测试 test_model_all_steps = 4000 i = 0 session_conf = tf.ConfigProto( gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True), allow_soft_placement = True, log_device_placement = False) with tf.Session(config = session_conf) as sess: sess.run(init_op) # 将训练过程中,将loss,accuracy写入文件里,后面是目录和计算图,如果想要在tensorboard中显示计算图,就想sess.graph加上 train_writer = tf.summary.FileWriter(train_log_dir, sess.graph) # 同样将测试的结果保存到tensorboard中,没有计算图 test_writer = tf.summary.FileWriter(test_los_dir) batches = batch_iter(list(zip(x_train, y_train)), hps.batch_size, hps.num_epochs) for batch in batches: train_x, train_y = zip(*batch) eval_ops = [loss, accuracy, train_op, global_step] should_out_summary = ((i + 1) % output_summary_every_steps == 0) if should_out_summary: eval_ops.append(merged_summary) # 那三个占位符输进去 # 计算loss, accuracy, train_op, global_step的图 eval_ops.append(merged_summary) outputs_train = sess.run(eval_ops, feed_dict={ inputs: train_x, outputs: train_y, dropout_keep_prob: train_keep_prob_value, is_training: hps.train_is_training }) loss_train, accuracy_train = outputs_train[0:2] if should_out_summary: # 由于我们想在100steps之后计算summary,所以上面 should_out_summary = ((i + 1) % output_summary_every_steps == 0)成立, # 即为真True,那么我们将训练的内容放入eval_ops的最后面了,因此,我们想获得summary的结果得在eval_ops_results的最后一个 train_summary_str = outputs_train[-1] # 将获得的结果写训练tensorboard文件夹中,由于训练从0开始,所以这里加上1,表示第几步的训练 train_writer.add_summary(train_summary_str, i + 1) test_summary_str = sess.run([merged_summary_test], feed_dict = {inputs: x_dev, outputs: y_dev, dropout_keep_prob: 1.0, is_training: hps.val_is_training })[0] test_writer.add_summary(test_summary_str, i + 1) current_step = tf.train.global_step(sess, global_step) if (i + 1) % 100 == 0: print("Step: %5d, loss: %3.3f, accuracy: %3.3f" % (i + 1, loss_train, accuracy_train)) # 500个batch校验一次 if (i + 1) % 500 == 0: loss_eval, accuracy_eval = val_steps(sess, x_dev, y_dev) print("Step: %5d, val_loss: %3.3f, val_accuracy: %3.3f" % (i + 1, loss_eval, accuracy_eval)) if (i + 1) % output_model_every_steps == 0: path = saver.save(sess,os.path.join(out_dir, 'ckp-%05d' % (i + 1))) print("Saved model checkpoint to {}\n".format(path)) print('model saved to ckp-%05d' % (i + 1)) if (i + 1) % test_model_all_steps == 0: # test_loss, test_acc, all_predictions= sess.run([loss, accuracy, y_pred], feed_dict = {inputs: x_test, outputs: y_test, dropout_keep_prob: 1.0}) test_loss, test_acc, all_predictions= sess.run([loss, accuracy, y_pred], feed_dict = {inputs: x_test, outputs: y_test, is_training: hps.val_is_training, dropout_keep_prob: 1.0}) print("test_loss: %3.3f, test_acc: %3.3d" % (test_loss, test_acc)) batches = batch_iter(list(x_test), 128, 1, shuffle=False) # Collect the predictions here all_predictions = [] for x_test_batch in batches: batch_predictions = sess.run(y_pred, {inputs: x_test_batch, is_training: hps.val_is_training, dropout_keep_prob: 1.0}) all_predictions = np.concatenate([all_predictions, batch_predictions]) correct_predictions = float(sum(all_predictions == y.flatten())) print("Total number of test examples: {}".format(len(y_test))) print("Accuracy: {:g}".format(correct_predictions/float(len(y_test)))) test_y = y_test.argmax(axis = 1) #生成混淆矩阵 conf_mat = confusion_matrix(test_y, all_predictions) fig, ax = plt.subplots(figsize = (4,2)) sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt = 'd', xticklabels = cat_id_df.category_id.values, yticklabels = cat_id_df.category_id.values) font_set = FontProperties(fname = r"/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-microhei.ttc", size=15) plt.ylabel(u'实际结果',fontsize = 18,fontproperties = font_set) plt.xlabel(u'预测结果',fontsize = 18,fontproperties = font_set) plt.savefig('./test.png') print('accuracy %s' % accuracy_score(all_predictions, test_y)) print(classification_report(test_y, all_predictions,target_names = cat_id_df['category_name'].values)) print(classification_report(test_y, all_predictions)) i += 1 ``` 以上的模型代码,请求各位大神帮我看看,为什么出现这样的结果?

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已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

《经典算法案例》01-08:如何使用质数设计扫雷(Minesweeper)游戏

我们都玩过Windows操作系统中的经典游戏扫雷(Minesweeper),如果把质数当作一颗雷,那么,表格中红色的数字哪些是雷(质数)?您能找出多少个呢?文中用列表的方式罗列了10000以内的自然数、质数(素数),6的倍数等,方便大家观察质数的分布规律及特性,以便对算法求解有指导意义。另外,判断质数是初学算法,理解算法重要性的一个非常好的案例。

《Oracle Java SE编程自学与面试指南》最佳学习路线图(2020最新版)

正确选择比瞎努力更重要!

Java岗开发3年,公司临时抽查算法,离职后这几题我记一辈子

前几天我们公司做了一件蠢事,非常非常愚蠢的事情。我原以为从学校出来之后,除了找工作有测试外,不会有任何与考试有关的事儿。 但是,天有不测风云,公司技术总监、人事总监两位大佬突然降临到我们事业线,叫上我老大,给我们组织了一场别开生面的“考试”。 那是一个风和日丽的下午,我翘着二郎腿,左手端着一杯卡布奇诺,右手抓着我的罗技鼠标,滚动着轮轴,穿梭在头条热点之间。 “淡黄的长裙~蓬松的头发...

面试官:你连SSO都不懂,就别来面试了

大厂竟然要考我SSO,卧槽。

终于,月薪过5万了!

来看几个问题想不想月薪超过5万?想不想进入公司架构组?想不想成为项目组的负责人?想不想成为spring的高手,超越99%的对手?那么本文内容是你必须要掌握的。本文主要详解bean的生命...

我说我懂多线程,面试官立马给我发了offer

不小心拿了几个offer,有点烦

爬虫(九十七)不爬妹子图的爬虫不是一只好爬虫

不爬妹子图的爬虫不是一只好爬虫。----鲁迅还是一样,我们在爬取妹子图片的时候,首先要分析一下 DOM这里的img是就封面,如果只抓取封面的话,到这就可以了,但是我们取的是所有图片,所...

自从喜欢上了B站这12个UP主,我越来越觉得自己是个废柴了!

不怕告诉你,我自从喜欢上了这12个UP主,哔哩哔哩成为了我手机上最耗电的软件,几乎每天都会看,可是吧,看的越多,我就越觉得自己是个废柴,唉,老天不公啊,不信你看看…… 间接性踌躇满志,持续性混吃等死,都是因为你们……但是,自己的学习力在慢慢变强,这是不容忽视的,推荐给你们! 都说B站是个宝,可是有人不会挖啊,没事,今天咱挖好的送你一箩筐,首先啊,我在B站上最喜欢看这个家伙的视频了,为啥 ,咱撇...

代码注释如此沙雕,会玩还是你们程序员!

某站后端代码被“开源”,同时刷遍全网的,还有代码里的那些神注释。 我们这才知道,原来程序员个个都是段子手;这么多年来,我们也走过了他们的无数套路… 首先,产品经理,是永远永远吐槽不完的!网友的评论也非常扎心,说看这些代码就像在阅读程序员的日记,每一页都写满了对产品经理的恨。 然后,也要发出直击灵魂的质问:你是尊贵的付费大会员吗? 这不禁让人想起之前某音乐app的穷逼Vip,果然,穷逼在哪里都是...

2020春招面试了10多家大厂,我把问烂了的数据库事务知识点总结了一下

2020年截止目前,我面试了阿里巴巴、腾讯、美团、拼多多、京东、快手等互联网大厂。我发现数据库事务在面试中出现的次数非常多。

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