《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》学习记录

近期在学习王晓华老师的《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》,在学习的过程有些体会,在此开贴记录一下,希望有机会能得到大家的指导。

  1. 在第2 python的安装与使用中,介绍了Anacondapycharm的安装。但并未介绍两者之间如何结合使用。作为一个初学者,开始时一头雾水。TensorFlowOpenCV这两个库体积很大,安装很慢。在编写工程案例时体会到,不能在pycharm中每建立一个工程项目就导入一次这两个库,肯定有别的方法可以使建立的新工程文件“共享”这两个库。后来通过查找,参考了      https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/79941696  这篇文章,进行了配置后,可以使pycharm中每个新建的工程均能共享Anaconda中安装的库。

  2. 程序2-1的问题,因为书籍是参照TensorFlow 1.X来写的,而现在已经更新到0版本。所以一些函数存在向下兼容问题。对于本例需要修改成如下形式才能正常运行。

import TensorFlow as tf

tf.combat.v1.disable-eager_excution()

hello= tf.constant(“help tensorflow”)

sess= tf.compat.v1.Session()

print(sess.run(hello))

3.程序5.1 需要修改一下才能运行。

import cv2
import numpy as np
while True:
    noisetv = np.random.random((
600, 800, 3))
    noisetv *=
50#此行和下一行注释去掉后是的结果是黑白雪花
    noisetv = noisetv.round()
   
print(noisetv)
    cv2.imshow(
"noisetv", noisetv) #此句需要修改一下
    if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):
       
break

4.程序5.3  

import numpy as np
import cv2

image = np.mat(np.zeros((300, 300)))
imageByteArray = bytearray(image)
print(imageByteArray)
imageBGR = np.array(imageByteArray).reshape(300, 300)
cv2.imshow("cool", imageBGR)
cv2.waitKey(0)

报错: imageBGR = np.array(imageByteArray).reshape(300, 300)
ValueError: cannot reshape array of size 720000 into shape (300,300)

 

不知道问题出在哪里,有明白的朋友请指教一下

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