解决tensorflow会话结束后,GPU资源不释放
在使用tensorflow对医疗影像x-ray胸片进行在线病理诊断时发现,在进行一次图片处理之后GPU占用率一直被服务进程100%占用，资源不会自动释放。tensorflow issue上查找问题发现,这个问题原本就是tf设计上的一个bug,问题还没有被正确修复。https://github.com
...
opencv入门12:梯度和边缘检测-GRADIENTS AND EDGE DETECTION
一、图像梯度：
图像梯度，图像边界等
使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian() 等
cv2.THRESH_TRUNC
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV
梯度简单来说就是求导。OpenCV 提供了三种
...
opencv入门11:图像阀值-thresholding
一个简单的阈值例子就是选择一个像素值p，然后将小于p的所有像素强度设置为零，并且将所有像素值大于p设置为255.以这种方式，我们能够创建图像的二进制表示。
一、阈值化的类型：OpenCV中提供了阈值（threshold）函数： threshold 。这个函数有5种阈值化类型:
cv2.THRESH
...
opencv入门10:平滑和模糊-SMOOTHING AND BLURRING
blurring：图像中的每个像素都与其周围的像素强度混合在一起。这个邻域像素的“混合”成为我们模糊的像素。
事实上，如果图像首先被平滑或模糊，许多图像处理和计算机视觉功能，如阈值和边缘检测，性能会更好。
一、平均-averaging我们要探索的第一个模糊方法是平均，为了平均模糊图像，我们使用cv2
...
opencv入门9:直方图-histogram
什么是直方图呢？通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的x 轴是灰度值（0 到255），y 轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。
直方图其实就是对图像的另一种解释。一下图为例，通过直方图我们可以对图像的对比度，亮度，灰度分布等有一个直观的认识。几乎所有的图像处理软件都提供了直
...
opencv入门8:色彩空间-color spaces
我们只探索了RGB色彩空间;然而，还有很多其他的色彩空间可以利用
色调 - 饱和度值（HSV：Hue-Saturation-Value）色彩空间与人类如何思考和设想色彩更相似。
然后是 L a b * 色彩空间.
为了不陷入细节，我会告诉你如何转换色彩空间。如果您认为您的图像处理和计算机视觉应用
...
opencv入门7:拆分和合并渠道-splitting and merging channels
彩色图像由多个通道组成：红色，绿色和蓝色组件拆分图像颜色通道使用cv2.split(image)方法合并 使用 cv2.merge([B,G,R]) 方法拆分和合并渠道splitting_and_merging.py12345678910111213141516171819202122232425
...
opencv入门6:蒙版-masking
使用蒙板可以让我们只关注感兴趣的图像部分。掩码的关键点是它们允许我们将计算的重点仅限于感兴趣的图像区域.
详细解释：https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/core/doc/operations_on_arrays.html?highlight=bitwis
...
opencv入门5:按位操作-bitwise operations
现在我们将回顾四个按位运算：AND，OR，XOR和NOT。这四个操作虽然非常基础和低级，但对于图像处理至关重要，特别是当我们在6节开始使用蒙版时。
按位操作以二进制方式操作，并以灰度图像表示:
按位操作bitwise.py123456789101112131415161718192021222324
...
opencv入门4:图像算术-image arithmetic
RGB的像素值都在[0,255],如果我们想给一个250的像素再加十个像素会怎么样？
NumPy将执行模算术和“环绕”。比如250 再加10像素，会绕回到4，OpenCV 将执行剪切并确保像素值永远不会超出范围[0,255]
NumPy will perform modulo arithmetic
...