不久前，我為一個(gè)大學(xué)項(xiàng)目訓(xùn)練了一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型，但說(shuō)實(shí)話，除了它需要很多計(jì)算力以及需要長(zhǎng)時(shí)間觀察我的訓(xùn)練模型，我不記得其他太更多的東西了。

最近我對(duì)這些話題重拾了興趣，我決定重新開(kāi)始學(xué)習(xí)，但這一次我會(huì)做筆記并分享我的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。

我想知道有一天我們是否能夠使用風(fēng)格遷移將一種風(fēng)格從一個(gè)數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)數(shù)據(jù)而不損害其完整性。OpenCVOpenCV是一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，最初由Intel開(kāi)發(fā)，它包含了支持計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的便捷方法和函數(shù)。

在本文中，我將全神貫注地學(xué)習(xí)如何讀取圖像，如何在Jupyter notebook中顯示圖像以及如何檢查和更改其某些屬性。import cv2import numpy as npimport matplotlib．pyplot as plt讓我們從．imread開(kāi)始加載圖片，然后我們可以使用．imshow在新窗口中顯示它。image ＝ cv2．imread（＇img．jpg＇）cv2．imshow（＇Some title＇， image）
cv2．waitKey（0）cv2．destroyAllWindows（）

waitkey和．destroyAllWindows方法對(duì)于在不崩潰的情況下運(yùn)行代碼至關(guān)重要。第一個(gè)方法會(huì)告訴Jupyter繼續(xù)運(yùn)行該塊，直到按下某個(gè)鍵，第二個(gè)方法將在程序的最后關(guān)閉窗口，回收內(nèi)存資源。我們還可以嘗試使用Matplotlib．imshow來(lái)顯示圖像，它可以以?xún)?nèi)聯(lián)方式顯示圖像，而不是在新窗口中顯示。image ＝ cv2．imread（＇img．jpg＇）plt．imshow（image）

看起來(lái)很奇怪。顏色都弄亂了。OpenCV將圖像加載為Numpy數(shù)組，并且它們具有三個(gè)維度：紅色，綠色和藍(lán)色。維度通常稱(chēng)為通道，它們保存的值介于0到255之間，代表每個(gè)像素的顏色強(qiáng)度。＞＞＞ print（type（image））＞＞＞ print（image．shape）
＜class ＇numpy．ndarray＇＞（776， 960， 3）也就是說(shuō)是RGB，對(duì)吧？不對(duì)，這是BGR，其順序不同。Matplotlib使用RGB，這就是為什么我們的圖片看起來(lái)很奇怪。這也不是問(wèn)題，因?yàn)镺penCV有一些非常方便的方法來(lái)轉(zhuǎn)換顏色。image ＝ cv2．imread（＇img．jpg＇）image ＝ cv2．cvtColor（image， cv2．COLOR＿BGR2RGB）
plt．imshow（image）