(1)_基础介绍

作者： [寒小阳](http://blog.csdn.net/han_xiaoyang?viewmode=contents) &&[龙心尘](http://blog.csdn.net/longxinchen_ml?viewmode=contents) 时间：2015年11月。 出处：[http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49876119](http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49876119) 声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。 ### 1.背景 [计算机视觉](http://library.kiwix.org/wikipedia_zh_all/A/html/%E8%AE%A1/%E7%AE%97/%E6%9C%BA/%E8%A7%86/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89.html)/[computer vision](https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision)是一个火了N年的topic。持续化升温的原因也非常简单：在搜索/影像内容理解/医学应用/地图识别等等领域应用太多，大家都有一个愿景『让计算机能够像人一样去”看”一张图片，甚至”读懂”一张图片』。 有几个比较重要的计算机视觉任务，比如图片的分类,物体识别，物体定位于检测等等。而近年来的[神经网络/深度学习](https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning)使得上述任务的准确度有了非常大的提升。加之最近做了几个不大不小的计算机视觉上的项目，爱凑热闹的博主自然不打算放过此领域，也边学边做点笔记总结，写点东西，写的不正确的地方，欢迎大家提出和指正。 ### 2.基础知识 为了简单易读易懂，这个系列中绝大多数的代码都使用python完成。这里稍微介绍一下python和Numpy/Scipy(**python中的科学计算包**)的一些基础。 #### 2.1 python基础 python是一种长得像伪代码，具备高可读性的编程语言。 优点挺多：可读性相当好，写起来也简单，所想立马可以转为实现代码，且社区即为活跃，可用的package相当多；缺点：效率一般。 #### 2.1.1 基本数据类型 最常用的有数值型(Numbers),布尔型(Booleans)和字符串(String)三种。 - 数值型(Numbers) 可进行简单的运算，如下： ~~~ x = 5 print type(x) # Prints "<type 'int'>" print x # Prints "5" print x + 1 # 加; prints "6" print x - 1 # 减; prints "4" print x * 2 # 乘; prints "10" print x ** 2 # 幂; prints "25" x += 1 #自加 print x # Prints "6" x *= 2 #自乘 print x # Prints "12" y = 2.5 print type(y) # Prints "<type 'float'>" print y, y + 1, y * 2, y ** 2 # Prints "2.5 3.5 5.0 6.25" ~~~ PS：python中没有x++ 和 x– 操作 - 布尔型(Booleans) 包含True False和常见的与或非操作 ~~~ t = True f = False print type(t) # Prints "<type 'bool'>" print t and f # 逻辑与; prints "False" print t or f # 逻辑或; prints "True" print not t # 逻辑非; prints "False" print t != f # XOR; prints "True" ~~~ - 字符串型(String) 字符串可以用单引号/双引号/三引号声明 ~~~ hello = 'hello' world = "world" print hello # Prints "hello" print len(hello) # 字符串长度; prints "5" hw = hello + ' ' + world # 字符串连接 print hw # prints "hello world" hw2015 = '%s %s %d' % (hello, world, 2015) # 格式化字符串 print hw2015 # prints "hello world 2015" ~~~ 字符串对象有很有有用的函数： ~~~ s = "hello" print s.capitalize() # 首字母大写; prints "Hello" print s.upper() # 全大写; prints "HELLO" print s.rjust(7) # 以7为长度右对齐，左边补空格; prints " hello" print s.center(7) # 居中补空格; prints " hello " print s.replace('l', '(ell)') # 字串替换;prints "he(ell)(ell)o" print ' world '.strip() # 去首位空格; prints "world" ~~~ #### 2.1.2 基本容器 **列表/List** 和数组类似的一个东东，不过可以包含不同类型的元素，同时大小也是可以调整的。 ~~~ xs = [3, 1, 2] # 创建 print xs, xs[2] # Prints "[3, 1, 2] 2" print xs[-1] # 第-1个元素，即最后一个 xs[2] = 'foo' # 下标从0开始，这是第3个元素 print xs # 可以有不同类型，Prints "[3, 1, 'foo']" xs.append('bar') # 尾部添加一个元素 print xs # Prints x = xs.pop() # 去掉尾部的元素 print x, xs # Prints "bar [3, 1, 'foo']" ~~~ 列表最常用的操作有： **切片/slicing** 即取子序列/一部分元素，如下： ~~~ nums = range(5) # 从1到5的序列 print nums # Prints "[0, 1, 2, 3, 4]" print nums[2:4] # 下标从2到4-1的元素 prints "[2, 3]" print nums[2:] # 下标从2到结尾的元素 print nums[:2] # 从开头到下标为2-1的元素 [0, 1] print nums[:] # 恩，就是全取出来了 print nums[:-1] # 从开始到第-1个元素(最后的元素) nums[2:4] = [8, 9] # 对子序列赋值 print nums # Prints "[0, 1, 8, 8, 4]" ~~~ **循环/loops** 即遍历整个list，做一些操作，如下： ~~~ animals = ['cat', 'dog', 'monkey'] for animal in animals: print animal # 依次输出 "cat", "dog", "monkey"，每个一行. ~~~ 可以用enumerate取出元素的同时带出下标 ~~~ animals = ['cat', 'dog', 'monkey'] for idx, animal in enumerate(animals): print '#%d: %s' % (idx + 1, animal) # 输出 "#1: cat", "#2: dog", "#3: monkey"，一个一行。 ~~~ **List comprehension** 这个相当相当相当有用，在很长的list生成过程中，效率完胜for循环： ~~~ # for 循环 nums = [0, 1, 2, 3, 4] squares = [] for x in nums: squares.append(x ** 2) print squares # Prints [0, 1, 4, 9, 16] # list comprehension nums = [0, 1, 2, 3, 4] squares = [x ** 2 for x in nums] print squares # Prints [0, 1, 4, 9, 16] ~~~ 你猜怎么着，list comprehension也是可以加多重条件的： ~~~ nums = [0, 1, 2, 3, 4] even_squares = [x ** 2 for x in nums if x % 2 == 0] print even_squares # Prints "[0, 4, 16]" ~~~ **字典/Dict** 和Java中的Map一样的东东，用于存储key-value对： ~~~ d = {'cat': 'cute', 'dog': 'furry'} # 创建 print d['cat'] # 根据key取出value print 'cat' in d # 判断是否有'cat'这个key d['fish'] = 'wet' # 添加元素 print d['fish'] # Prints "wet" # print d['monkey'] # KeyError: 'monkey'非本字典的key print d.get('monkey', 'N/A') # 有key返回value，无key返回"N/A" print d.get('fish', 'N/A') # prints "wet" del d['fish'] # 删除某个key以及对应的value print d.get('fish', 'N/A') # prints "N/A" ~~~ 对应list的那些操作，你在dict里面也能找得到： **循环/loops** ~~~ # for循环 d = {'person': 2, 'cat': 4, 'spider': 8} for animal in d: legs = d[animal] print 'A %s has %d legs' % (animal, legs) # Prints "A person has 2 legs", "A spider has 8 legs", "A cat has 4 legs" # 通过iteritems d = {'person': 2, 'cat': 4, 'spider': 8} for animal, legs in d.iteritems(): print 'A %s has %d legs' % (animal, legs) # Prints "A person has 2 legs", "A spider has 8 legs", "A cat has 4 legs" ~~~ ~~~ # Dictionary comprehension nums = [0, 1, 2, 3, 4] even_num_to_square = {x: x ** 2 for x in nums if x % 2 == 0} print even_num_to_square # Prints "{0: 0, 2: 4, 4: 16}" ~~~ **元组/turple** 本质上说，还是一个list，只不过里面的每个元素都是一个两元组对。 ~~~ d = {(x, x + 1): x for x in range(10)} # 创建 t = (5, 6) # Create a tuple print type(t) # Prints "<type 'tuple'>" print d[t] # Prints "5" print d[(1, 2)] # Prints "1" ~~~ #### 2.1.3 函数 用def可以定义一个函数： ~~~ def sign(x): if x > 0: return 'positive' elif x < 0: return 'negative' else: return 'zero' for x in [-1, 0, 1]: print sign(x) # Prints "negative", "zero", "positive" ~~~ ~~~ def hello(name, loud=False): if loud: print 'HELLO, %s' % name.upper() else: print 'Hello, %s!' % name hello('Bob') # Prints "Hello, Bob" hello('Fred', loud=True) # Prints "HELLO, FRED!" ~~~ **类/Class** python里面的类定义非常的直接和简洁： ~~~ class Greeter: # Constructor def __init__(self, name): self.name = name # Create an instance variable # Instance method def greet(self, loud=False): if loud: print 'HELLO, %s!' % self.name.upper() else: print 'Hello, %s' % self.name g = Greeter('Fred') # Construct an instance of the Greeter class g.greet() # Call an instance method; prints "Hello, Fred" g.greet(loud=True) # Call an instance method; prints "HELLO, FRED!" ~~~ #### 2.2.NumPy基础 NumPy是Python的科学计算的一个核心库。它提供了一个高性能的多维数组(矩阵)对象，可以完成在其之上的很多操作。很多机器学习中的计算问题，把数据vectorize之后可以进行非常高效的运算。 #### 2.2.1 数组 一个NumPy数组是一些类型相同的元素组成的类矩阵数据。用list或者层叠的list可以初始化： ~~~ import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) # 一维Numpy数组 print type(a) # Prints "<type 'numpy.ndarray'>" print a.shape # Prints "(3,)" print a[0], a[1], a[2] # Prints "1 2 3" a[0] = 5 # 重赋值 print a # Prints "[5, 2, 3]" b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 二维Numpy数组 print b.shape # Prints "(2, 3)" print b[0, 0], b[0, 1], b[1, 0] # Prints "1 2 4" ~~~ 生成一些特殊的Numpy数组(矩阵)时，我们有特定的函数可以调用： ~~~ import numpy as np a = np.zeros((2,2)) # 全0的2*2 Numpy数组 print a # Prints "[[ 0. 0.] # [ 0. 0.]]" b = np.ones((1,2)) # 全1 Numpy数组 print b # Prints "[[ 1. 1.]]" c = np.full((2,2), 7) # 固定值Numpy数组 print c # Prints "[[ 7. 7.] # [ 7. 7.]]" d = np.eye(2) # 2*2 对角Numpy数组 print d # Prints "[[ 1. 0.] # [ 0. 1.]]" e = np.random.random((2,2)) # 2*2 的随机Numpy数组 print e # 随机输出 ~~~ #### 2.2.2 Numpy数组索引与取值 可以通过像list一样的分片/slicing操作取出需要的数值部分。 ~~~ import numpy as np # 创建如下的3*4 Numpy数组 # [[ 1 2 3 4] # [ 5 6 7 8] # [ 9 10 11 12]] a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) # 通过slicing取出前两行的2到3列: # [[2 3] # [6 7]] b = a[:2, 1:3] # 需要注意的是取出的b中的数据实际上和a的这部分数据是同一份数据. print a[0, 1] # Prints "2" b[0, 0] = 77 # b[0, 0] 和 a[0, 1] 是同一份数据 print a[0, 1] # a也被修改了，Prints "77" ~~~ ~~~ import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) row_r1 = a[1, :] # a 的第二行 row_r2 = a[1:2, :] # 同上 print row_r1, row_r1.shape # Prints "[5 6 7 8] (4,)" print row_r2, row_r2.shape # Prints "[[5 6 7 8]] (1, 4)" col_r1 = a[:, 1] col_r2 = a[:, 1:2] print col_r1, col_r1.shape # Prints "[ 2 6 10] (3,)" print col_r2, col_r2.shape # Prints "[[ 2] # [ 6] # [10]] (3, 1)" ~~~ 还可以这么着取： ~~~ import numpy as np a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) # 取出(0,0) (1,1) (2,0)三个位置的值 print a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]] # Prints "[1 4 5]" # 和上面一样 print np.array([a[0, 0], a[1, 1], a[2, 0]]) # Prints "[1 4 5]" # 取出(0,1) (0,1) 两个位置的值 print a[[0, 0], [1, 1]] # Prints "[2 2]" # 同上 print np.array([a[0, 1], a[0, 1]]) # Prints "[2 2]" ~~~ 我们还可以通过条件得到bool型的Numpy数组结果，再通过这个数组取出符合条件的值，如下： ~~~ import numpy as np a = np.array([[1,2], [3, 4], [5, 6]]) bool_idx = (a > 2) # 判定a大于2的结果矩阵 print bool_idx # Prints "[[False False] # [ True True] # [ True True]]" # 再通过bool_idx取出我们要的值 print a[bool_idx] # Prints "[3 4 5 6]" # 放在一起我们可以这么写 print a[a > 2] # Prints "[3 4 5 6]" ~~~ #### Numpy数组的类型 ~~~ import numpy as np x = np.array([1, 2]) print x.dtype # Prints "int64" x = np.array([1.0, 2.0]) print x.dtype # Prints "float64" x = np.array([1, 2], dtype=np.int64) # 强制使用某个type print x.dtype # Prints "int64" ~~~ #### 2.2.3 Numpy数组的运算 矩阵的加减开方和(元素对元素)乘除如下： ~~~ import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64) y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64) # [[ 6.0 8.0] # [10.0 12.0]] print x + y print np.add(x, y) # [[-4.0 -4.0] # [-4.0 -4.0]] print x - y print np.subtract(x, y) # 元素对元素，点对点的乘积 # [[ 5.0 12.0] # [21.0 32.0]] print x * y print np.multiply(x, y) # 元素对元素，点对点的除法 # [[ 0.2 0.33333333] # [ 0.42857143 0.5 ]] print x / y print np.divide(x, y) # 开方 # [[ 1. 1.41421356] # [ 1.73205081 2. ]] print np.sqrt(x) ~~~ 矩阵的内积是通过下列方法计算的： ~~~ import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.array([[5,6],[7,8]]) v = np.array([9,10]) w = np.array([11, 12]) # 向量内积，得到 219 print v.dot(w) print np.dot(v, w) # 矩阵乘法，得到 [29 67] print x.dot(v) print np.dot(x, v) # 矩阵乘法 # [[19 22] # [43 50]] print x.dot(y) print np.dot(x, y) ~~~ 特别特别有用的一个操作是，sum/求和(对某个维度)： ~~~ import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) print np.sum(x) # 整个矩阵的和，得到 "10" print np.sum(x, axis=0) # 每一列的和 得到 "[4 6]" print np.sum(x, axis=1) # 每一行的和 得到 "[3 7]" ~~~ 还有一个经常会用到操作是矩阵的转置，在Numpy数组里用.T实现： ~~~ import numpy as np x = np.array([[1,2], [3,4]]) print x # Prints "[[1 2] # [3 4]]" print x.T # Prints "[[1 3] # [2 4]]" # 1*n的Numpy数组，用.T之后其实啥也没做: v = np.array([1,2,3]) print v # Prints "[1 2 3]" print v.T # Prints "[1 2 3]" ~~~ #### 2.2.4 Broadcasting Numpy还有一个非常牛逼的机制，你想想，如果你现在有一大一小俩矩阵，你想使用小矩阵在大矩阵上做多次操作。额，举个例子好了，假如你想将一个1 * n的矩阵，加到m * n的矩阵的每一行上： ~~~ #你如果要用for循环实现是酱紫的(下面用y的原因是，你不想改变原来的x) import numpy as np x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]]) v = np.array([1, 0, 1]) y = np.empty_like(x) # 设置一个和x一样维度的Numpy数组y # 逐行相加 for i in range(4): y[i, :] = x[i, :] + v # 恩，y就是你想要的了 # [[ 2 2 4] # [ 5 5 7] # [ 8 8 10] # [11 11 13]] print y ~~~ ~~~ #上一种方法如果for的次数非常多，会很慢，于是我们改进了一下 import numpy as np x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]]) v = np.array([1, 0, 1]) vv = np.tile(v, (4, 1)) # 变形，重复然后叠起来 print vv # Prints "[[1 0 1] # [1 0 1] # [1 0 1] # [1 0 1]]" y = x + vv # 相加 print y # Prints "[[ 2 2 4 # [ 5 5 7] # [ 8 8 10] # [11 11 13]]" ~~~ ~~~ #其实因为Numpy的Broadcasting，你可以直接酱紫操作 import numpy as np x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]]) v = np.array([1, 0, 1]) y = x + v # 直接加！！！ print y # Prints "[[ 2 2 4] # [ 5 5 7] # [ 8 8 10] # [11 11 13]]" ~~~ 更多Broadcasting的例子请看下面： ~~~ import numpy as np v = np.array([1,2,3]) # v has shape (3,) w = np.array([4,5]) # w has shape (2,) # 首先把v变成一个列向量 # v现在的形状是(3, 1); # 作用在w上得到的结果形状是(3, 2)，如下 # [[ 4 5] # [ 8 10] # [12 15]] print np.reshape(v, (3, 1)) * w # 逐行相加 x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # 得到如下结果: # [[2 4 6] # [5 7 9]] print x + v # 先逐行相加再转置，得到以下结果: # [[ 5 6 7] # [ 9 10 11]] print (x.T + w).T # 恩，也可以这么做 print x + np.reshape(w, (2, 1)) ~~~ ### 2.3 SciPy Numpy提供了一个非常方便操作和计算的高维向量对象，并提供基本的操作方法，而Scipy是在Numpy的基础上，提供很多很多的函数和方法去直接完成你需要的矩阵操作。有兴趣可以浏览[Scipy方法索引](http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html)查看具体的方法，函数略多，要都记下来有点困难，随用随查吧。 #### 向量距离计算 需要特别拎出来说一下的是，向量之间的距离计算，这个Scipy提供了很好的接口[scipy.spatial.distance.pdist](http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.pdist.html#scipy.spatial.distance.pdist)： ~~~ import numpy as np from scipy.spatial.distance import pdist, squareform # [[0 1] # [1 0] # [2 0]] x = np.array([[0, 1], [1, 0], [2, 0]]) print x # 计算矩阵每一行和每一行之间的欧氏距离 # d[i, j] 是 x[i, :] 和 x[j, :] 之间的距离, # 结果如下： # [[ 0. 1.41421356 2.23606798] # [ 1.41421356 0. 1. ] # [ 2.23606798 1. 0. ]] d = squareform(pdist(x, 'euclidean')) print d ~~~ ### 2.4 Matplotlib 这是python中的一个作图工具包。如果你熟悉matlab的语法的话，应该会用得挺顺手。可以通过[matplotlib.pyplot.plot](http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot)了解更多绘图相关的设置和参数。 ~~~ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算x和对应的sin值作为y x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 用matplotlib绘出点的变化曲线 plt.plot(x, y) plt.show() # 只有调用plt.show()之后才能显示 ~~~ 结果如下：  ~~~ # 在一个图中画出2条曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算x对应的sin和cos值 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) # 用matplotlib作图 plt.plot(x, y_sin) plt.plot(x, y_cos) plt.xlabel('x axis label') plt.ylabel('y axis label') plt.title('Sine and Cosine') plt.legend(['Sine', 'Cosine']) plt.show() ~~~  ~~~ # 用subplot分到子图里 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 得到x对应的sin和cos值 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) # 2*1个子图，第一个位置. plt.subplot(2, 1, 1) # 画第一个子图 plt.plot(x, y_sin) plt.title('Sine') # 画第2个子图 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y_cos) plt.title('Cosine') plt.show() ~~~  #### 2.5 简单图片读写 可以使用`imshow`来显示图片。 ~~~ import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize import matplotlib.pyplot as plt img = imread('/Users/HanXiaoyang/Comuter_vision/computer_vision.jpg') img_tinted = img * [1, 0.95, 0.9] # 显示原始图片 plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(img) # 显示调色后的图片 plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(np.uint8(img_tinted)) plt.show() ~~~