GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库,包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据.这里有GDAL库支持的格式:http://www.gdal.org/formats_list.html 注:本文在Qt开发环境下使用GDAL库. 在Qt中使用GDAL库时,除了要加gdal_priv.h头文件外,还需要在xxx.pro文件内加上LIBS += -lgdal ,文件用可编辑的文档打开. 使用GDAL

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi

最近一个项目要求对图片数据简单加密下,就是那种不能直接看到图片内容就行.于是我使用了base64编码对图片数据进行编码,把图片2进制数据变成了base64的字符串,再把这个字符串保存到server的数据库上.我用的是开源工程,地址如下 https://github.com/l4u/NSData-Base64,如果你的程序只支持ios7,那么你可以使用NSData在ios7中新增加的base64编码函数. 注意,base64仅仅是一种编码方式,没有加密功能,如果别人知道你用的是base64编码,那

img src 使用 base64 图片数据 在网页上显示一张图片通常是 <img src="xxx.png" > 或 <img src="www.url.com/te.png"> 但是如果我们有图片base64数据:也可以使用 base64数据来在网页上显示一张图片: 格式: <img src="data:image/bmp;base64,Qk32egAAAAAAADYE...(图片base数据)> 上面一个是 注意

PNG是一种非常流行的图片格式,它不仅支持透明效果,而且图片数据经过了压缩处理,所以广泛用于web等应用. PNG的文件格式: PNG文件中的数据,总是以一个固定的8个字节开头: (图片来自http://blog.csdn.net/bisword/article/details/2777121) 除此之外,PNG的其他数据都是以数据块的方式组织,它们被分为标准数据块和辅助数据块,其中的辅助数据块是可选的.关键数据块包含我们必须的图片信息,我们之后要重点解析的也是关键数据块. (图片来自http:

仿照别人的程序写的bmp数据提取C代码,并将提取的数据放到txt文档中 /* date : 2014/06/24 designer :pengxiaoen version : dev4.9.9.0 function :读取bmp图片的图片数据信息到文件txt中.参考了其他的程序 bmp 文件格式: 第10个字节处存放图像数据起始地址 —— 此程序中25行用到 第36h - 0436h 字节处存放调色板 —— 此程序中没有用到 ***********************************

今天这篇文章是要修改之前的一个错误,前面我写过一篇基于FPGA的串口发送图片数据至VGA显示的文章,最后是显示成功了,但是显示的效果图,看起来确实灰度图,当时我默认我使用的MATLAB代码将图片数据转化后是灰度图片,直到前一阵我才发现,其实并不是这样.MATLAB代码转化出来的图片数据就是8位的彩色图片数据,只不过当数据小于16'h10时,MATLAB生成的数据便是A.B.E,但是串口调试助手会怎么识别呢!如下图(前方多图高能) 这是我发送的十六进制为0的数据,而串口却显示发送的是FF,显然数据

大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以 点此 了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了

图片数据一般有两种情况: 1.所有图片放在一个文件夹内,另外有一个txt文件显示标签. 2.不同类别的图片放在不同的文件夹内,文件夹就是图片的类别. 针对这两种不同的情况,数据集的准备也不相同,第一种情况可以自定义一个Dataset,第二种情况直接调用torchvision.datasets.ImageFolder来处理.下面分别进行说明: 一.所有图片放在一个文件夹内 这里以mnist数据集的10000个test为例, 我先把test集的10000个图片保存出来,并生着对应的txt标签文件.

/** @param base64Codes 图片的base64编码 */ function sumitImageFile(base64Codes){ var form=document.forms[0]; var formData = new FormData(form); //这里连带form里的其他参数也一起提交了,如果不需要提交其他参数可以直接FormData无参数的构造函数 //convertBase64UrlToBlob函数是将base64编码转换为Blob formData.app

转载:http://www.cnblogs.com/jeray/p/8746976.html 转载:https://www.cnblogs.com/lujin49/p/4957742.html 转载:https://blog.csdn.net/whish1994/article/details/79894451 转载:https://blog.csdn.net/gu_wen_jie/article/details/79050287 最近在一个项目中要实现前端传递给我们客户端的是base64的图片

本篇文章我们以360图片为例,介绍scrapy框架的使用以及图片数据的下载. 目标网站:http://images.so.com/z?ch=photography 思路:分析目标网站为ajax加载方式,通过构造目标url从而请求数据,将图片数据存储在本地,将图片的属性存储在mongodb中. 1.首先定义我们需要抓取的字段 class ImageItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scr

Python图像处理库 - Albumentations,可用于深度学习中网络训练时的图片数据增强. Albumentations 图像数据增强库特点: 基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强. 针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口. 易于个性化定制. 易于添加到其它框架,比如 PyTorch. 1. Albumentations 的 pip 安装 sudo pip install albumentations # 或 sudo pip install -U

向sqlite数据库插入和读取图片数据 (for ios) 假定数据库中存在表 test_table(name,image), 下面代码将图片文件test.png的二进制数据写到sqlite数据库: char *name = "test"; NSString * nameString = [NSString stringWithCString:name encoding:NSUTF8StringEncoding]; NSString * filePath = [[NSBundle ma

/** * @param base64Codes * 图片的base64编码 */ function sumitImageFile(base64Codes){ var form=document.forms[0]; var formData = new FormData(form); //这里连带form里的其他参数也一起提交了,如果不需要提交其他参数可以直接FormData无参数的构造函数 //convertBase64UrlToBlob函数是将base64编码转换为Blob formData

在opengl中实现三维物体的纹理贴图的第一步就是要读入图片,然后指定该图片为纹理图片. 首先利用opencv的cvLoadImage函数把图像读入到内存中 img = cvLoadImage(); //读入彩色图 然后利用下面代码在内存中开辟一个跟读入图片大小相同的内存空间: #include <iostream> #include <GL/gl.h> #include <GL/glu.h> #include <opencv2/opencv.hpp> us

使用虹软人脸识别的开发过程中遇到了转换的问题 因为不会用C#直接打开摄像头,就只能用第三方dll.一开始用Aforge,后来发现有个问题,关闭摄像头老是陷入等待,所以抛弃了.前一阵子开始用封装了OpenCV的Emgu,一路走来也是N声叹息. 一.安装Emgu的叹息一开始自己下载并安装了Emgu,然后各种测试,发现还需要这个那个的,最后发现直接安装一个EMGU.CV的NuGet包就OK了.当然要打开视频,还需要引用System.ServiceModel. 二.获取视频用Emgu获取视频真心十分方便

十五.串口发送图片数据到SRAM在TFT屏上显示 之前分享过rom存储图片数据在TFT屏上显示,该方法只能显示小点的图片,如果想显示TFT屏幕大小的图片上述方法rom内存大小不够.小梅哥给了个方案,利用串口将图片数据传给SRAM,传完后在从SRAM中读取图片数据进行显示.有了梅哥的提示后就开始动工了,首先是设计SRAM的控制程序. SRAM(静态随机访问存储器)是一种半导体存储器.“静态”一词表明只要有电源供电,数据就会保存,而不会“动态”改变. 本实验平台是基于小梅哥出品的芯航线FPGA开发平

一.前言 本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式,送进lenet作训练和测试,参考了http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/52149743和http://blog.csdn.net/xiaoxiao_huitailang/article/details/51361036这两篇博文 二.从训练模型到使用模型预测图片分类 (1)自己准备的图像数据 由于主要是使用lenet模型训练自己的图片数据,我的图像数据共有10个类别,分别是0-9,

1. 准备自己的图片数据 选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本.Caltech是加州理工学院的图像数据库,包含Caltech101和Caltech256两个数据集.该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的.Caltech101包含101种类别的物体,每种类别大约40到800个图像,大部分的类别有大约50个图像.Caltech256包含256种类别的物体,大约30607张图像.图像如下图所示

base64格式的图片数据如何转成图片 一.总结 一句话总结:不仅要去掉前面的格式串,还需要base64_decode()解码才行. // $base_img是获取到前端传递的值 $base_img = str_replace('data:image/jpg;base64,', '', $base_img); // 设置文件路径和命名文件名称 $path = "./"; $output_file = $prefix.time().rand(100,999).'.jpg'; $path