我正在使用Python3.4和Django 1.9.2。当我试图通过python脚本处理我的图像时,它可以工作,但是当我试图在Django中运行它时,我会使用Django视图中相同的函数获得一个“无法识别图像文件PIL错误”。有什么问题吗?
from django.shortcuts import render
from image.models import fva
from PIL import Image
from PIL import ImageStat
from PIL import ImageFilter
from math import log
import mysql.conn
我希望能够阅读成批的图像。但是,这些批处理必须由python脚本构造(由于各种原因,它们不能提前放入文件中)。在tensorflow中执行以下操作的最有效方法是什么:
(1)提供:指向图像的B个可变长度字符串的python列表,所有字符串都具有相同的大小。B是批量大小。(2)对于每个字符串,加载它对应的图像,并应用5%的随机裁剪(裁剪是随机的,但裁剪的大小是固定的) (3)将图像连接在一起,形成大小为B x H x W x 3的张量
如果这是不可能的,有没有人有任何基准/数据关于在python中加载和预处理图像然后将它们放入队列的效率损失?我假设如果在tensorflow上内部完成图像加载/预
我正在使用ClarifAI python API来分类从我的Raspberry PI相机捕捉到的对象。(整个程序运行在python on raspberry PI上)。
现在,可以使用此[Python API]的两种方法是:
1> passing the path of the image in hard drive as argument while calling API.
2> passing the URL of the image as argument while calling API.
现在,我想直接传递我的Pi相机捕获的图像,使用picamera library到