一.位图文件结构 位图文件由三部分组成:文件头 + 位图信息 + 位图像素数据 1.位图文件头:BitMapFileHeader.位图文件头主要用于识别位图文件.以下是位图文件头结构的定义: typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { // bmfh WORD    bfType;                   //bfType指定文件类型.其值必须是0x4d42,即字符串“MB”,也就是说所有“.bmp”文件的头两个字节都是”MB“,标志该文件是位图文件.…

设备无关位图(Device Independent Bitmap)是可以保存在磁盘的位图文件,可以从磁盘读取到内存或者从内存保存到磁盘上.它的文件结构是标准化的,可以在Windows/Linux/Unix等平台上显示相同的效果.本文主要介绍了 如果将位图文件从磁盘读到内存中 在内存中对位图文件进行操作后,如何将位图保存到磁盘 1 读取位图到内存中 1.1 DIB文件结构 要将位图文件(.bmp)从磁盘读取到内存,首先要了解其文件结构.DIB的文件组成有以下4个部分: 文件表头,主要包含了文件的类…

先说背景.最近在用C#+EmguCV(其实就是用P/Invoke封闭了OpecCV,与OpenCVDotNet差不多) 做一个视频的东西.视频是由摄像头采集回来的1f/s,2048X1000大小,其实是由一张张位图(Bitmap)未经压缩制成的avi视频文件,而且图像很不清楚.在GSpot可以看出视频是BI_RGB Raw Bitmap编码,所以我用EmguCV里的Capture(string filename)(即cvCaptureFromFile(string filename))这个函数从…

from xml.etree import ElementTree class CommentedTreeBuilder ( ElementTree.XMLTreeBuilder ): def __init__ ( self, html = 0, target = None ): ElementTree.XMLTreeBuilder.__init__( self, html, target ) self._parser.CommentHandler = self.handle_comment d…

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…

做参数可以读取参数 保存参数 用xml文件的方式 好处:供不同用户保存适合自己使用的参数…

数据处理及matlab的初学者,可能最一开始接触的就是数据的读取与保存: %matlab数据保存与读入 function datepro clear all; %产生随机数据 mat = rand(,); save mat;% save函数 保存数据为matlab中的mat格式 load mat;%读入mat数据 %保存mat为excle类型并读取 xlswrite('1.xls',mat);%保存 xls会自动创建 mat_xls = xlsread('1.xls');%读取并赋值 %保存ma…

Cookie 的读取 将它放在 webViewDidFinishLoad 开始后执行 NSArray *nCookies = [[NSHTTPCookieStorage sharedHTTPCookieStorage] cookies];NSHTTPCookie *cookie; for (id c in nCookies) { if ([c isKindOfClass:[NSHTTPCookie class]]){ cookie=(NSHTTPCookie *)c; NSLog(@"%@: %…

用JavaScript读取和保存文件 因为Google还不提供同步插件数据的功能,所以导入和导出插件配置就必须和文件打交道了.而出于安全原因,只有IE才提供访问文件的API:但随着HTML 5的到来,其他浏览器也纷纷支持了. 首先说读取文件.W3C提供了一些File API,其中最重要的是FileReader这个类. 先列出需要用到的HTML标签: <input type="file" id="file" onchange="handleFiles(…

一.动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作.到目前为止,所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的.但有时候,数据量可能大到无法放在一台机器中,这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了. Spark 及其生态系统提供了很多可选方案.本章会介绍以下三类常见的数据源. • 文件格式与文件系统:对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(比如 NFS.HDFS.Amazon S3 等)中的数据,Spark 可以访问很多种不同的文件格式,包括文本文件.JSON.S…