np.save numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file：file, str, or pathlib.Path 儲存檔名或路徑。 arr：array_like 要保存的NumPy陣列變數資料。 寫入 .npy 檔 with open("test.npy", "wb") as f: np.save(f, np.array([1, 2])) np.save(f, np.array([1, 3])) 讀取 .npy 檔 with open("test.npy", …

問題 Jupyter Notebook 進入某個資料夾時突然出現 Server error: error。 解決方式 關閉廣告阻擋外掛或是設定白名單 (我是裝uBlock Origin) 就可以排除問題。 關閉之後，Jupyter Notebook 就可以正常顯示資料夾裡面的內容了。

用法 lambda 輸入參數: 運算式 ie. 基本範例 add1 = lambda x: x+1 print(add1(10)) # 會印出 11 ie. 進階範例 其實只是用tensorflow.data.Dataset中，用到map這個function時，可以搭配lambda來輸入外部參數，我也不知道算不算進階XD def parse_fn(dataset, **kwargs): x = dataset["image"] y = dataset["label"] x = tf.cast(x, tf.float32) / 255.0 if …

前言 這禮拜要開始開發"Python訓練好的CNN權重移植到VS C++“上，由於我是用CNN來預測人臉特徵點，因此需要在圖片上顯示預測的結果，以確保模型移植成功。 為了能將預測結果在影像上標示出來，我一樣會在VS C++上使用OpenCV來幫我完成，也因此要在VS C++裡面建置OpenCV的環境，這部分之前就有安裝過可以參考之前文章。 為了先熟悉如何在VS C++上面標示特徵點出來，我試著在VS C++中讀取CSV檔，(這部分是參考網路上的程式，連結我放在最下面)，讀完之後再將這些點用OpenCV繪製在影像上。 讀取 #include <fstream> …

前言 之前使用Python都習慣裝3.6以上的版本，這幾天因為公司程式需要，所以用Anaconda裝了Python3.5的虛擬環境，結果跑之前的OpenCV程式會出現錯誤。 錯誤內容有兩個： 一個是寫參數’color’型態錯誤 TypeError: Scalar value for argument ‘color’ is not numeric 另一個也是型態錯誤，主要是位置錯誤 cv2.rectangle: TypeError: Argument given by name ('thickness') and position (4) 這兩個問題都是發 …

前言 通常建立資料集都要存出大量圖片出來，為了能有效利用空間，也為了方便移動檔案，因此使用H5DF的格式來壓縮影像。當然也可直接用NumPy的npy、npz檔來製作二進制檔案，或是其他方式，有機會再來嘗試看看，目前看來H5DF應該夠我使用。 程式碼 原本程式是在公司寫的，所以這邊有稍微修改才傳上來，不確定能不能直接複製貼上XD。 寫入 with h5py.File(h5file,'w') as h5f:這行去開啟一個h5檔案，接著所有寫入動作都在with底下完成。 使用h5f.create_dataset這個指令去建立一個資料庫，需要輸入dataset key name、dataset …