备忘~

#python

• numpy转换数据类型 image.astype(np.uint8)
• [::-1]表示倒序
• 显示彩色图像的前两维（即灰度图像）：image[:,:,0]
• 指定工作目录

import os
import sys
os.chdir(r'F:\demo\car')

• 获取当前目录的两种方法：

 ① cur_dir = os.getcwd() 
 ② cur_dir = os.path.dirname(__file__)  
   print(cur_dir)

• 图片的类型转换：
  从cv2.imread()读取的图片是uint8格式，[0-255]范围之间，进行类似 255. * 2 - 1的操作，就是从uint8—>float64，变成float之后就可以做运算，float64取值范围是[-1,1],float32的取值范围是[0,1],uint8的取值范围是[0,255]

image = cv2.imread("F:\\demo\\1.jpg") 
print(image.dtype) #uint8

image2 = image / 255. * 2  - 1
print(image2.dtype) #float64

• tensor和array的相互转换

 tensor转array：tensor.eval() #(必须在会话中)
 array转tensor：tf.convert_to_tensor(array)

• 矩阵拼接： 先扩充维度tf.expand_dims(a,axis=0)
  再使用tf.concat([a,a],axis=0) 拼接两个a到第0维。

• 写入文件使用：

with open("output.txt","w+") as f:
	f.write(parms) 
	#写入的要求是str格式，如果是array，则使用f.write(str(parms))转成str即可。

• array数组中重要的几个ndarray对象属性（参考链接）：
  ndarray.ndim：数组的维数（即数组轴的个数）
  ndarray.shape：数组的维度
  ndarray.size：数组元素的总个数
  ndarray.dtype：表示数组中元素类型的对象
  ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小
  ndarray.data：包含实际数组元素的缓冲区

• np.genfromtxt(gt_file, delimiter=’\t’) 读取空格分割的文件（注意：不能用’ ‘）
  np.genfromtxt(gt_file, delimiter=’,’) 读取逗号分割的文件

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