Tag: image processing

在MXnet中使用im2rec来创build带有png图像的数据集

我正在尝试按照这里的例子，并创build自己的数据集使用MXnet的培训。 我的数据按照示例中的规定进行组织： /data yes/ file1.png file2.png … no/ file1.png file2.png … 本教程说明了第一步是运行im2rec.py来创build.lst文件，然后再次运行im2rec.py （不同的选项）来创build.rec文件。 要创build.lst文件，我input： > python tools/im2rec.py my_data /data –list True –recursive True –train-ratio .75 –exts .png 完成后，将创build两个文件（按预期）， my_data_train.lst和my_data_val.lst 。 这两个文件中的总行数与我的yes/和no/目录中的文件总数相同。 然后，我尝试再次运行im2rec以使用以下命令创build.rec文件： > python tools/im2rec.py my_data /data –resize 227 –num-thread 16 这会运行几秒钟，然后（默默）崩溃。 在这个过程中，它创build了4个空文件： my_data_train.idx ， my_data_train.rec ， my_data_val.idx和my_data_val.rec 。 问题：为了能够创build一个包含我自己的.png图像的正确的.rec文件，我需要做些什么改变？ 额外详情： 我正在docker hub上由dmlc提供的docker容器（mxnet / python：gpu）中工作; […]

为什么OpenCL内核不使用普通的xy坐标和Image2D？

TLDR; 对于任何人在试图弄清楚如何用OpenCL做高斯模糊或灰度的时候到达这里，最后的工作代码就在这里 。 请注意，在该回购协议中，我实际上是使用Nvidia的Docker包装器在GPU内部运行Docker中的所有内容。 您可以在“Dockerfile”里面find需要运行代码的步骤，或者在Nvidia-Docker上运行，如果你有这个设置并且在Nvidia GPU上运行的话。 原问题： 在OpenCL图像filter应用程序中使用以下内核，我得到预期的结果，即返回的灰度版本的input图像： const sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE | CLK_FILTER_NEAREST; __kernel void process(__read_only image2d_t src, __write_only image2d_t dst) { int x = get_global_id(0); int y = get_global_id(1); float4 color; color = read_imagef(src, sampler, (int2)(x, y)); float gray = (color.x + color.y + color.z) / 3; write_imagef(dst, (int2)(x,y), (float4)(gray, […]

简单的docker项目/过程和保存JPEG – 使用卷？

我在学习Docker。 而且我真的没有得到docker工人的权利。 所以我设置了一个简单的任务来理解它： 我用一个python脚本创build一个容器来调整一个JPEG的大小 例如： from PIL import Image from resizeimage import resizeimage with open('test-image.jpeg', 'r+b') as f: with Image.open(f) as image: cover = resizeimage.resize_cover(image, [200, 100]) cover.save('test-image-cover.jpeg', image.format) 我在哪里把input文件？ 我应该创build一个卷或绑定安装，并把JPEG文件在那里？ 我在虚拟机上运行Docker（Win 10上的标准Docker Toolbox安装）我在哪里可以find卷上resize的文件？ 现在，我不在乎文件是否被覆盖，如果应用程序在服务器上运行，并且两个用户同时使用容器。 使用在容器中运行的python脚本来input/处理/输出文件的最简单方法是什么？