raw文件，要知道宽、高、通道数、数据类型，就能顺利转化，下面是转化代码：






```python
import numpy as np
import cv2
# 图像的基本信息
width = 640  # 图像宽度
height = 480  # 图像高度
channels = 1  # 图像通道数，例如3表示RGB
dtype = 'uint16'  # 数据类型，根据实际情况可能是'uint8'或'uint16'等
# 使用numpy从RAW文件读取数据
with open('Depth_1714481422987_0.raw', 'rb') as f:
    img_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint16)
# 根据图像尺寸重塑数组
img = img_data.reshape(height, width, channels)
# 转换为 uint8
img_uint8 = (img / 256).astype('uint8')
# 转换为灰度图像
# apply colormap on depth image(image must be converted to 8-bit per pixel first)
im_color = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(img_uint8, alpha=15), cv2.COLORMAP_JET)
# 保存图像
cv2.imwrite('Depth_1714481422987_0_color.png', im_color)
# 显示图像
cv2.imshow('Colored Depth Image', im_color)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```

一般jpg图的转换：

```clike
import numpy as np
import cv2
# 图像的基本信息
width = 640  # 图像宽度
height = 480  # 图像高度
channels = 3  # 图像通道数，例如3表示RGB
dtype = 'uint8'  # 数据类型，根据实际情况可能是'uint8'或'uint16'等
# 使用numpy从RAW文件读取数据
with open('Color_1714481423037_1.raw', 'rb') as f:
    img_data = np.fromfile(f, dtype=dtype)
# 根据图像尺寸重塑数组
img = img_data.reshape(height, width, channels)
# 如果图像数据是16位但cv2.imshow只支持8位，需要转换
if dtype == 'uint16' and cv2.__version__.startswith('3'):
    img = (img / 256).astype('uint8')
cv2.imwrite('Color_1714481423037_1.png', img)
# 显示图像
cv2.imshow('RAW Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```

深度图上色，深度图raw文件转为png，如何读取深度图raw文件？

代码：





```python
import gradio as gr
# 这个函数将被绑定到 Gradio 界面的提交按钮上。
# 它简单地返回了上传的图片。
def process_image(image, image2, prompt, style, negative_prompt):
    # 在这里添加你的图像处理逻辑
    return image
# 这个函数用于提供给 gr.Examples 作为示例
def get_example():
    return [
        ["example_face.png", "example_face.png", "A smiling person", "Casual", "blurry background"],
        ["example_face.png", "example_face.png", "A serious person", "Formal", "crowded background"]
    ]
# 使用 Gradio 创建界面
with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        # 创建一个用于上传图片的组件
        face_file = gr.Image(label="上传你的脸部照片", type="pil")
        pose_file = gr.Image(label="上传一个姿势参考图像", type="pil")
        prompt = gr.Textbox(label="提示")
        style = gr.Dropdown(label="风格模板", choices=["Casual", "Formal"])
        negative_prompt = gr.Textbox(label="负面提示")
        # 创建一个提交按钮
        submit_button = gr.Button("提交")
    # 创建一个用于展示结果的图片组件
    gallery = gr.Image(label="生成的图片")
    usage_tips = gr.Markdown(label="使用提示")
    # 当用户点击提交按钮时，调用 process_image 函数，并将上传的图片作为参数传递
    submit_button.click(
        fn=process_image,
        inputs=[face_file, pose_file, prompt, style, negative_prompt],
        outputs=gallery
    )
    # 添加示例到界面中
    gr.Examples(
        examples=get_example(),
        fn=process_image,  # 这里应该是你的处理函数，用于示例
        inputs=[face_file, pose_file, prompt, style, negative_prompt],
        outputs=gallery,
        cache_examples=True,
    )
# 启动 Gradio 应用
demo.launch()
```

效果：

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03488.png)

【Python】gradio如何给一个例子在网页中，gr.Examples

Python

## 快捷介绍

```python
www.gpt516.com
https://one.aiskt.com/token
```



代码：

```python
from openai import OpenAI
api_key = "sk-189I1Oj2NleZ3tbg4d32D3D9E2Ab4525Bd84A492"
api_base = "https://api.aiskt.com/v1"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)
completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo-16k-0613",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你好，你是什么模型，你叫什么名字，你是被谁开发的"},
    # {"role": "user", "content": "你好，你是什么模型"}
  ]
)
print(completion.choices[0].message)
```

## 详细介绍
要使用 Python 访问 OpenAI 的 GPT-4 API，您可以按照以下步骤操作。以下是详细的指南和示例代码。

### 步骤指南：

1. **注册并获取 API 密钥**：
   - 前往 [OpenAI](https://platform.openai.com/) 平台，注册或登录您的账户。
   - 进入 API 部分，生成一个 API 密钥。这个密钥用于验证您的 API 请求。

2. **安装 OpenAI 的 Python 库**：
   - 使用 `pip` 来安装 OpenAI 的 Python SDK：
     ```bash
     pip install openai
     ```

3. **编写 Python 代码**：
   - 在您的脚本中使用生成的 API 密钥进行身份验证，并通过 API 发送请求给 GPT-4 模型。

下面是一个示例代码：

```python
import openai

# 设置您的 API 密钥
openai.api_key = '你的API密钥'

# 向 GPT-4 模型发送请求
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",  # 指定您要使用的模型
  messages=[
    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"},
    {"role": "user", "content": "如何用 Python 访问 GPT-4 API？"}
  ]
)

# 提取并打印 GPT-4 的响应
message = response['choices'][0]['message']['content']
print(message)
```

### 代码解析：
- `openai.api_key`: 将其设置为您从 OpenAI 平台生成的 API 密钥。
- `openai.ChatCompletion.create`: 该函数用于发送对话给 GPT-4 模型，`messages` 参数包含对话内容。通常需要包括用户的提问（"user"），也可以选择性地添加系统消息（"system"）来指导助手的行为。
- `model`: 该参数应设置为 `"gpt-4"`，以调用 GPT-4 模型。

### 示例输出：
当您运行这段代码时，GPT-4 模型会根据提供的对话返回一个响应，您可以打印该响应，或者将其集成到您的应用程序中。

### 重要说明：
- **速率限制**：OpenAI 对每分钟的请求数量有限制，建议查看 [API 文档](https://platform.openai.com/docs/) 以了解最新的限制和计费详情。
- **错误处理**：建议您使用 `try-except` 块来处理网络问题或无效 API 密钥等错误情况。

### 附加功能：
您还可以根据具体需求调整请求参数，如：
- `max_tokens`: 控制返回内容的长度。
- `temperature`: 控制生成文本的随机性。较高的值（如 0.8）会生成更随机的输出，较低的值（如 0.2）则生成更确定的结果。

通过这段代码，您应该能够成功使用 Python 访问 GPT-4 的 API。如果有更多需求，还可以根据 OpenAI 文档进一步自定义您的 API 请求。

如何使用Python语言访问ChatGPT样式的接口？

# 方案一览





本篇博客将介绍如何在Docker容器中打开SSH连接服务，以及如何使用JetBrains Gateway软件进行代码调试。

## Gateway软件介绍

JetBrains Gateway是一款紧凑型桌面应用，可让您通过 JetBrains IDE 远程工作，甚至无需下载这些IDE。通过在桌面端安装这款软件，您可以直接调试服务器上的代码。

![JetBrains Gateway](/static/img/images/03665.png)

## 启动容器

使用以下命令启动容器，其中 `--net host` 参数是为了让容器使用宿主机的网络。

```bash
docker run -it --net host --gpus all kevinchina/deeplearning:cu11.8ubuntu22.04 bash
```

您也可以指定端口，比如将宿主机的2024端口映射到容器的22端口：

```bash
docker run -it -p 2024:22 --gpus all kevinchina/deeplearning:cu11.8ubuntu22.04 bash
```

## 配置apt源

详细配置apt源，请参考博客：[https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/134291339](https://qq742971636.blog.csdn.net/article/details/134291339)

对于Ubuntu 22.04，配置文件如下：

```bash
vim /etc/apt/sources.list
```

```bash
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
## Pre-released source, not recommended.
# deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
```

## 在容器中安装SSH服务器

在容器内运行以下命令来安装SSH服务器，确保已经安装了openssh-server：

```bash
apt-get update
apt-get install -y openssh-server
```

## 配置SSH服务器

编辑SSH服务器配置文件 `/etc/ssh/sshd_config`，确保以下行被设置为合适的值：

```bash
Port 2024 # 根据需求设置，容器Linux开启SSH服务的默认端口是22
PermitRootLogin yes  # 允许root用户登录（可选，根据需要设置）
PasswordAuthentication yes  # 允许密码身份验证
```

## 生成SSH密钥

如果还没有SSH密钥对，可以生成一个：

```bash
ssh-keygen -t rsa -b 2048
```

## 启动SSH服务

启动SSH服务：

```bash
service ssh start
```

或者，如果容器中使用`systemd`，使用以下命令：

```bash
systemctl start ssh
```

## 为root创建密码

为root创建密码，例如设为 `nihao123`：

```bash
passwd root
nihao123
```

## 连接到容器

现在，可以使用SSH连接到Docker容器。在另一台服务器上执行以下命令：

```bash
ssh -p 2024 user@your_docker_host_ip
```

也可以直接使用root登录：

```bash
ssh -p 2024 root@101.20.31.31
```

请注意，出于安全考虑，建议使用SSH密钥进行身份验证，并将 `PasswordAuthentication` 设置为 `no`。确保防火墙允许通过所选的SSH端口的流量。


## 使用Gateway

这个就比较轻松了，别的服务器都可以ssh连接到容器里面了，此时，Gateway或者其他ssh工具就当然也是可以直接用ssh连接到容器中去。

【Python编程工具】【ssh连接Docker容器】如何使用Docker容器里的python环境，如何调试在容器中的代码

![在这里插入图片描述](/static/img/images/03756.png)






泊松图像混合（Poisson Image Editing）的原理基于泊松方程。该方法旨在保持图像中的梯度一致性，从而在图像编辑中实现平滑和无缝的混合。以下是泊松图像混合的基本原理和公式：

### 泊松方程

泊松方程是一个偏微分方程，通常用于描述物理和数学中的一些现象。在图像处理中，泊松方程的形式如下：

\[\nabla^2 u = f\]

其中，\(\nabla^2\) 是拉普拉斯算子，\(u\) 是图像中的像素值，\(f\) 是输入图像中的梯度。

### 泊松图像混合

在图像编辑中，泊松图像混合的目标是将源图像 \(S\) 中的内容（包含一些掩码区域）融合到目标图像 \(T\) 中。设混合结果为 \(R\)。

1. **定义泊松方程**

   泊松图像混合的目标是找到一个图像 \(R\)，使得在掩码区域内，\(R\) 的梯度与源图像 \(S\) 中的梯度相匹配，并且在掩码区域外，\(R\) 等于目标图像 \(T\)。

   \[\nabla^2 R = \nabla^2 S \quad \text{在掩码区域内}\]

   \[R = T \quad \text{在掩码区域外}\]

2. **离散化泊松方程**

   将泊松方程离散化，得到以下方程：

   \[4R_{i,j} - R_{i-1,j} - R_{i+1,j} - R_{i,j-1} - R_{i,j+1} = S_{i,j} \quad \text{在掩码区域内}\]

   \[R_{i,j} = T_{i,j} \quad \text{在掩码区域外}\]

   其中，\(R_{i,j}\) 是混合图像中像素 \((i,j)\) 处的值，\(S_{i,j}\) 是源图像中像素 \((i,j)\) 处的值，\(T_{i,j}\) 是目标图像中像素 \((i,j)\) 处的值。

3. **求解泊松方程**

   这是一个线性方程组，可以通过迭代求解、矩阵求逆等方法来得到混合图像 \(R\)。

在实际应用中，为了更好地处理边界和获得高质量的混合结果，通常会采用一些改进的算法，如高斯-赛德尔方法、共轭梯度法等。

请注意，上述是泊松图像混合的基本思想和公式，实际实现可能涉及到更多的细节和优化。希望这能帮助理解泊松图像混合的原理。

什么是泊松图像混合

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。