門外漢的筆記

為什麼需要虛擬環境?

在開發專案時, 會使用很多套件, 若在同一環境下不斷新增套件, 整個專案會變成非常大, 那麼在開發小專案中, 就會多出很多使用不到的套件.

在同環境下開發無法避免這種情況, 因此需要建立一個虛擬環境, 也就是一個新的專案資料夾管理這個專案需要用到的套件.

安裝虛擬環境套件virtualenv

將影片檔轉成圖檔

import os

import cv2

vidcap = cv2.VideoCapture('video/MVI_3073.mov')

filename='MVI_3073'

● Server建立

1. 安裝 Django

$ pip install django

import cv2
import time

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

import cv2
import time

cap = cv2.VideoCapture(0)

======成功執行環境======

windows 10

python 3.8.3 (Anaconda安裝包)

OpenCV 3.8 (使用pip安裝)

numpy 1.18.5 (Anaconda安裝包)

使用命令im.show() 有開啟影像瀏覽但無法正常顯示照片,且檔名不是目標檔,而是xxx.BMP.

但是print(im)指令有正常顯示圖片資訊,所以表示有正常讀取到目標.

Python Imaging Library (PIL) 

1. 下載for python 2.7的PIL

http://pythonware.com/products/pil

從沒接觸過python, 只知道python搭上AI熱潮, 已成為超夯的程式語言.

最近周遭也逐漸開始有python應用的場合, 例如使用正確與錯誤的圖片透過深度學習讓AI判斷.

鑑別出來的結果是一個數字,數字越小越好,表示離正常越接近.

假如丟給python深度學習10000張正常的照片, 再丟給python鑑別100張異常的照片(部分異常為可容許範圍).

結果這100張的數據相當分散, 不能理解這樣要如何鑑別是否有異常.