翔想像的實驗筆記

遠端 jupyter 使用anaconda 單一個用戶 server 端 開啟anaconda Prompt * 選擇環境，這邊環境名稱是'py36' (base) C:/Users/{username}>activate py36 產生default config file (py36) C:/Users/{username}>jupyter notebook --generate-config 設定密碼 方法一:使用shell (py36) C:/Users/{username}>jupyter notebook password 輸入密碼，此方法會產生json file 方法二:在python執行 from notebook.auth import password password() 將output複製起來 編輯 config file 開啟 C:/Users/{username}/.jupyter/jupyter_notebook_config.py * 刪除以下開頭的註解並編輯 c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0' # '0.0.0.0'可自動更隨IP c.NotebookApp.port = 8888 # 不要和其他人重複 c.NotebookApp.open_browser = False # 不改的話會在dandanman桌面開啟瀏覽器 c.NotebookApp.password = '' # 若設定密碼是使用方法二，將複製的在這 c.NotebookApp.password_required = True c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:/jupyter' # 預設開啟路徑 c.NotebookApp.default_url = '/lab' # 預設開啟jupyterlab 執行jupyter notebook (py36) C:/Users/{username}>jupyter notebook

檔案位置關系 filename = 'yourfilename.jpg'  #與程式碼相同位置的檔案 filename = './file/yourfilename.jpg' #程式碼資料夾裡的資料夾中的檔案 filename = '../yourfilename.jpg' #程式碼上一層資料夾的檔案 讀取image 及 顯示 import cv2 filename = 'yourfilename.jpg'     #與程式碼相同位置的檔案 image = cv2.imread(filename)    #讀取照片 cv2.imshow("window title", image)  #顯示照片 儲存照片 import cv2 filename = 'yourfilename.jpg'      #與程式碼相同位置的檔案 image = cv2.imread(filename)    #讀取照片 cv2.imwrite("filename.jpg", image)  #儲存照片，試過的檔案格式 .jpg .png 照片尺寸大小取得 image = cv2.imread(filename)    #讀取照片 hight = image.shape[1] width = image.shape[0] 色彩空間轉換 這邊要注意rgb色彩空間在opencv裡排列方式是bgr image = cv2.imread(filename) yuv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2YUV) #RGB to YUV hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV) #RGB to HSV gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #RGB to gray gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_GRAY2BGR) #gray to rgb 照片三層色分離 import cv2 filename = 'yourfilename

classification： 只輸出是甚麼種類，像是貓、狗、人、車子等等。 vgg googlenet Object detection： 分類是甚麼種類並標記位置。 Tensorflow detection model zoo https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 其他： Intel openvino mode 架構及說明 https://github.com/opencv/open_model_zoo/tree/master/intel_models caffe model https://github.com/BVLC/caffe https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo https://software.intel.com/zh-cn/articles/installation-and-configuration-of-bvlc-caffe-under-windows-the-caffe-learning-notes-part1 https://github.com/Microsoft/caffe