2022年7月25日开始学习Jupyter Notebook

今天是2022年7月25日，开始学习Jupyter Notebook。

最近看了一篇论文，采用改进YoloV4模型检测复杂环境下马铃薯_张兆国。论文里的方法是在的复杂环境下检测马铃薯，处理照片所用的软件为openCV，以下是我的大致安排。

时间:四天（7.25-7.29）

学习任务：简单了opencv，学会用软件简单处理照片。

学习网站：极棒的数字图像处理入门到进阶教程：Python OpenCV实战数图_哔哩哔哩_bilibili

学习资料：G:\opencv

接下来我将会记录在所学过程中所遇到的困难和学习心得

1、程序包含两个cell，当我直接运行第二个cell，显示报错，报错内容是“某某未定义”，但是我已经定义了，我百思不得其解。

答：

注意前面的中括号，试运行的顺序，将上面导入模块的代码运行后，再运行下方代码，就不会报错(我是在不经意之间发现，附上此时我内心os:被自己蠢哭了)

2、

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv

以上是导入三个模块，切记一定要执行上述程序。

##读取照片，

照片存入电脑是以矩阵（数字）的形式存入照片，RGB分别是以red green blue颜色，各个有8位，每位整数值分别介于0-255之间，共有256位。

2.1以矩阵形式输出

img = cv.imread("piv\wenjianming.jpg")
print(img)

以上代码读写运行时，结果为数组，这也是读取图片的一种形式。

2.2以对话框的形式输出（img是命名的图片）

cv.imshow("bear",img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

输出时为弹出窗口，进行图片的输出。

imshow(winname, mat) winname窗口名称，mat图像显示

上面代码可以表示为，一个窗口叫做bear显示了img图像。

2.3在程序下方输出照片

plt.imshow(img)
plt.show()

以上的程序运行后，直接在程序下面输出照片，但是输出照片跟真实照片的有区别（斯~，欣赏不了）。

注：plt.imshow输出照片的格式是BGR（不确定解释的对不对，是按照字母顺序排列的）

我们需要将BGR改成RGB格式。代码如下：

img2 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img2)
plt.show()

2.4将定义一个show()的函数。主要功能为：当图片的数组维数为2时输出照片，当数组维数大于2时，将照片先转化为RGB格式然后再输出。

def show(img):if img.ndim == 2:plt.imshow(img,cmap="gray")eles:plt.imshow(cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2RGB))plt.show

注：这里有一个重要的知识点，就是plt.imshow函数，我在整理笔记时，忘记了后面 plt.imshow(img,cmap="gray")中，cmap="gray"是什么意思。

我先将我查阅的资料连接放这：

(98条消息) imshow中的 cmap=plt.cm.gray_r 是调整颜色，附颜色大全_云霄IT的博客-CSDN博客_plt.cm.gray

首先说cmap="gray" ，黑白的意思，

cmap=plt.cm.gray_r, # cmap参数: 为调整显示颜色 gray为黑白色，加_r取反为白黑色

3 设置表格

x = np.arange(2,25)
y = np.random.randint(5,20,23)

x,是从2开始到24一共有23个数字。

y,随机产生23个数，范围在5-20之间。

生成的表格如下：

3.1生成复杂的图标

x = np.linspace(0,1,100) #解释在0-1之间分成100份
y1 = np.power(x,0.5) #x的0.5次方
y2 = x #x的一次方
y3 = np.power(x,1.5) #x的1.5次方

plt.plot(x,y1,label="0.5")
plt.plot(x,y2,label="1")
plt.plot(x,y3,label="1.5")
plt.legend()

显示如下：

继续给横坐标和纵坐标标号：

代码如下：

plt.xlabel("r")
plt.ylabel("s")

plt.grid() #加上网格

上面的起始点不为0和1，我们将其起始点设置为0到1。

plt.xlim([0,1])
plt.ylim([0,1])

一张稍微复杂的图片就完成了。

3.2生成柱状图，hist函数

a = np.random.randint(1,101,1000) #a是从1到101之间（不包括101）随机生成1000个数。

plt.hist(a,rwidth=0.5,color = "g") # 统计一下各个数的占比，生成柱状图，宽度是50%，颜色是绿 plt.show()

第一章学习结束，完美的ending。今天略微有点小困。

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