2022年5月15日小记

从大一开始的恋爱到今天分手了。说不伤心是不可能的，但我真的想快点清清脑子，所以我就来写博客来转移注意力了。最近在做一个图像分割项目的可视化工作，来做一个麦穗密度的可视化，很巧，今天刚做出来，今天我太想做点事情来换换脑子了。因为我是后来才接手这个项目的而且之前图像分割没接触过，所以刚入手的时候很慢，里面的一些函数我都不知道什么意思。所以我来写写这次函数的功能，来消磨消磨时间吧，六级在这个时候不合适我。我感觉我做六级题我会更烦。（我由衷的希望她能过得很好）

Image.fromarray

作用：实现array到image的转换
所以我们就要有个想法，如何将image转化为array，和array转化为image

img = np.asarray(image)# image转化为array

Image.fromarray(np.uint8(img))# array转化为image

astype()函数

作用：转换数据类型dtype

import cv2
import numpy as np
from PIL.Image import Image

arr = np.arange(5)
print(arr.dtype)
float_arr = arr.astype(np.float64)
print(float_arr.dtype)
# int32
# float64

说起astype()函数，就不得不提起dtype，它既可以作为一个函数也可以作为一个属性。
作为属性
dtype可以用于说明数组中的数据类型的对象
作为函数
作用：结构化数组类型并加以使用
语法：numpy.dtype(object, align, copy)
参数 含义
Object 被转换为数据类型的对象。
Align 如果为true，则向字段添加间隔，使其类似 C 的结构体。
Copy 是否生成dtype对象的新副本，如果为flase，结果是内建数据类型对象的引用。

在上述例子中已经体现出了他们的用处

argmax函数

数学形式的定义为： f(argmax(f(x)))=max(f(x))
作用：返回沿轴axis最大值的索引。
用法：
numpy.argmax(a, axis=None, out=None)
参数设置：
a : array_like 数组
axis : int, 可选
默认情况下，索引的是平铺的数组，否则沿指定的轴。
out : array, 可选
如果提供，结果以合适的形状和类型被插入到此数组中。
Returns: index_array : ndarray of ints
索引数组。它具有与a.shape相同的形状，其中axis被移除。

torch.load_state_dict()

又转到了torch，，，
在Pytorch中构建好一个模型后，一般需要进行预训练权重中加载。torch.load_state_dict()函数就是用于将预训练的参数权重加载到新的模型之中， *** 作方式如下所示：

sd_net = torchvision.models.resnte50(pretrained=False)
sd_net.load_state_dict(torch.load('*.pth'), strict=True)

glob库函数

将某目录下所有跟通配符模式相同的文件放到一个列表中
在我这个项目中，是这样写的

im_list = glob(os.path.join('data/color_test', '*.jpg'))

我的理解是将某个文件中以jpg结尾的文件生成为一个列表返回
glob库函数还有几个函数，我先不写了（这个博主真懒）

basename函数

返回path最后的文件名。若path以/或\结尾，那么就会返回空值

path='D:\CSDN'
os.path.basename(path)=CSDN

简单易懂

np.newaxis

作用：插入新维度
示例1：

import numpy as np

a=np.array([1,2,3,4,5])
aa=a[:,np.newaxis]
print(aa.shape)
print (aa)
# (5, 1)
# [[1]
#  [2]
#  [3]
#  [4]
#  [5]]

示例2：

import numpy as np

a=np.array([1,2,3,4,5])
aa=a[np.newaxis,:]
print(aa.shape)
print (aa)
# (1, 5)
# [[1 2 3 4 5]]

注意 ： 的位置，理解下就应该都懂了

cv2.bitwise_and

用法一：
cv2.bitwise_and(iamge,image,mask=mask)
RGB图像选取掩膜选定的区域
在图像分割里，你预测出了mask图像，如果你需要将mask图选中的区域覆盖原图，你就会用到这个函数，这里我就不放图了。自己试试很简单的。

用法二：求两张图片的交集
顾名思义。

快结束了，看来有很多我还是有很多不懂的函数的
但是觉得下面两个很重要，这次任务也是用到了这两个函数

cv2.imread()和cv2.imwrite()和cv2.imshow()

从文件里读入图片和写入图片和输出图片

cv2.cvtColor()

cv2.cvtColor(p1,p2) 是颜色空间转换函数，p1是需要转换的图片，p2是转换成何种格式。
cv2.COLOR_BGR2RGB 将BGR格式转换成RGB格式
cv2.COLOR_BGR2GRAY 将BGR格式转换成灰度图片