from_numpy()tensor()

使用pytorch的小伙伴们，一定看过下面这段代码_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)那么，这里的 下划线_ 表示什么意思？首先，torch.max()这个函数返回的是两个值，第一个值是具体的value（我们用下划线_表示），第二个值是value所在的index（也就是predicted）。那么，这个 下划线_ 表示的就是具体的value，也就是输出的

各位小伙伴肯定看到过下面这段代码：correct += (predicted == labels).sum().item()这里面(predicted == labels)是布尔型，为什么可以接sum()呢？我做了个测试，如果这里的predicted和labels是列表形式就会报错，如果是numpy的数组格式，会返回一个值，如果是tensor形式，就会返回一个张量。举个例子：import torc

目录方法一方法二使用OpenCV加载图像时，默认使用BGR的格式，而使用matplotlib显示图像时又采用RGB的格式，因此显示图像时，会显得非常奇怪。如以一张船的照片为例，原图如下：使用OpenCV进行读取：import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npship_BGR = cv2.imread('ship.jpg',cv

在一些图像处理任务中，需要把图像前景提取出来，那么此时可以使用到GrabCut算法。使用GrabCut算法时，需要在前景部分绘制一个矩形（注意，前景需要完全位于矩形内部）。然后，GrabCut算法会对其进行迭代分割，以获得最佳结果。但是，交由算法进行分割的效果并不是完美的，依然会在图像中残留部分背景区域，虽然可以自行手动抠出，但这样效率极低，若是图像数据量比较大时更是不可行，因此可以接受含部分背景