cv2.imdecode()函数从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式;主要用于从网络传输数据中恢复出图像. cv2.imencode()函数是将图片格式转换(编码)成流数据,赋值到内存缓存中;主要用于图像数据格式的压缩,方便网络传输. imdecode()使用 从网络读取图像数据并转换成图片格式: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import urllib import cv2 url = 'http://www.pyi

cv2.imwrite("./data/photo_{}.jpg".format(i), photo)

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java

原地址:https://blog.csdn.net/liuqinshouss/article/details/78696032 1 说明 本篇中使用的opencv版本为3.3,python使用的版本为3.6. 2.问题描述 本人小白一枚,由于毕业论文做图像识别方面的内容,所以最近才开始学习python,老师指导我用opencv做图片去噪处理,所以最近才知道opencv是干嘛用的,opencv才安装好,想尝试一下简单的使用opencv读取.显示和存储一个图片.然而一开始就给了我一个下马威. 开始代

PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库,PIL一般是anaconda自带的,cv2是opencv的python版本.base64在网络传输图片的时候经常用到. ##PIL读取.保存图片方法from PIL import Imageimg = Image.open(img_path)img.save(img_path2) ##cv2读取.保存图片方法import cv2img = cv2.imread(img_path)cv2.imwrite(img_path2, img) ##图片文

从网络读取图像数据并展示 需要使用cv2.imdecode()函数,从指定的内存缓存中读取数据,并把数据转换(解码)成图像格式:主要用于从网络传输数据中恢复出图像. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from urllib import request import cv2 url = 'https://www.baidu.com/img/superlogo_c4d7df0a003d3db9b65e9ef0fe6da1ec.png?where=

    目前人工智能Artificial Intelligence主要分为两大分支: 计算机视常见:Computer Vision,简称CV   CV主要是研究如何让机器看懂世界的一种技术,通过各种光学传感器来代替人眼对目标对象进行识别,跟踪和检测,使机器能够处理输入的各种图像和视频. 自然语言处理:Natural Language Processing,简称NLP   NLP主要是研究如何机器读懂世界的一种技术,最终执行如语言翻译.智能客服等.     因为目前所从事的项目都是基于CV的,所以

OFRecord 图片文件制数据集 在 OFRecord 数据格式 和 加载与准备 OFRecord 数据集 中,分别学习了 OFRecord 数据格式,以及如何将其它数据集转为 OFRecord 数据集并使用. 本文介绍如何将图片文件制作为 OFRecord 数据集,并提供了相关的制作脚本,方便用户直接使用或者在此基础上修改.内容包括: 制作基于 MNIST 手写数字数据集的 OFRecord 数据集 OFRecord 的编解码方式 在自制的 OFRecord 数据集上进行训练 用图片文件制作

原文:http://hyry.dip.jp/tech/slice/slice.html/35 Python Notebook简介1 作者 : RY    标签: cython ipython-notebook IPython notebook目前已经成为用Python做教学.计算.科研的一个重要工具.本文介绍IPython notebook的一些基本用法,以及如何使用它调试Cython程序. IPython Notebook使用浏览器作为界面,向后台的IPython服务器发送请求,并显示结果.在

上篇文章,我们把自己的程序接入了微信公众号,并且能把用户发送的文本及图片文件原样返回.今天我们把用户的图片通过腾讯的AI平台分析后再返回给用户. 为了防止我的文章被到处转载,贴一下我的公众号[智能制造专栏],欢迎大家关注. github仓库地址https://github.com/injetlee/Python/tree/master/wechat 效果图 一. 接入腾讯AI平台 我们先看一下官方人脸检测与分析接口的描述: 检测给定图片(Image)中的所有人脸(Face)的位置和相应的面部属性

在某些应用场合我们可能需要通过一个设备通过WIFI将图像传到其它的机器进行显示或者图形分析,那怎么可以低成本地实现呢?其实很简单,我们只需要一块 Raspberry Zero W 和一个RPI 摄像头就行了,两个加起来成本也只不过150左右. 这个组合不单单只是实现一个图传,最重要的是Raspberry Zero上运行的是Linux,它几乎可以运行我们各种各样的代码.将它作为一个小型的编程平台也未尝不可. 由于硬件部分太简单了没有必要浪费篇幅过多地讲述,那就直接进入软件部分.实现图传必然有两端:

pc = pycurl.Curl() pc.setopt(pycurl.POST, 1) pc.setopt(pycurl.URL, 'http://192.168.0.25:/Image') #pc.setopt(pycurl.HTTPPOST, [('Img1', (pc.FORM_FILE, '1.jpg')), ('Img2', (pc.FORM_FILE, '3.jpg'))]) b1=open('1.jpg').read() b2=open('3.jpg').read() pc.se

opencv通过webcam可以获取本地实时视频流,但是如果需要将视频流共享给其他机器调用,就可以将利用flask框架构建一个实时视频流服务器,然后其他机器可以通过向这个服务器发送请求来获取这台机器上的实时视频流.[这篇文章](https://blog.miguelgrinberg.com/post/video-streaming-with-flask)包含非常详细的理论介绍和具体实现,力荐! 首先需要说明的是这里flask提供视频流是通过generator函数进行的,不了解的可以去查下文档这里

因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN),里面涉及到一张图对应多个标签.Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的. 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh,将原始数据转换成lmdb数据格式,在这里就会遇到坑.我们去看convert_imageset源码,我们就会发现它是把最后一个空格前面的当作输入,最后一个空格之后的当作标签,那当然无法多标签啊. 通常解决办法 换框架,换一个能支持多标签分类问题的,例如mxnet,但我觉得你既然选择用Caffe来解

基于tornado实现web camera 近期在学习python.找了一个框架学习,我选择的是tornado.由于其不仅仅是一个web开发框架,其还是一个server,异步事件库,一举多得. 我一直在完opencv,我想接合他们两个做一个web camera,这就開始. 在tornado中要实现对一个URL的响应,须要实现你自己的Handle.依据你对外提供的接口.实现相关的接口就好了. 以下为整个project的文件内容: import tornado.ioloop import torna

基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序 一.环境配置 OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,利用OpenCV能够实现视频图像的捕获. 关于python3中OpenCV和Numpy的配置: 1. 安装python后一般会自带有pip程序,利用pip install [库名称] 就能够进行下载,但是由于Numpy和OpenCV在pip库没有匹配的版本,所以使用pip直接安装会报错. 2. 我们利用wheel进行下载,首先利用pip install wheel

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/1e37a6/,欢迎阅读最新内容! tutorial to use python flask jinja templates and a realtime video demo Guide Jinja delimiters The default Jinja delimiters are configured as follows: {% ... %} for Statements {{ ... }} for Expressio

原先一段将特征值保存为图片的代码,这部分学生的电脑上运行没有生成图片 代码的基本样子是: import os import cv2 import numpy as np def text_to_pic(file): f = open(file) all_features = f.read().strip().split(' ') all_features = np.array(all_features) all_features = all_features.astype(np.float) a

引言: 目前在图像识别方面的自动化测试框架有很多,其中比较有名的是airtest,主要做手机端的游戏自动化测试(http://airtest.netease.com/) 因为没有实际把airtest运用在项目中的经验,所以此篇文章暂不讨论,等后续有时间去实践了,一定回来分享 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image import shutil import sys image_size=144 #改变之后的图片尺寸 source_path=os.getcwd()+"/image/"#等待转换的图片存放地址 types='png' #转换后的图片格式 target_path=os.getcwd()+"/changepng/"#转换过格式的图片存放地址 fin