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

bytes 与 string 之间互转 Python3 最重要的新特性大概要算是对文本和二进制数据作了更为清晰的区分.文本总是 Unicode,由str类型表示,二进制数据则由 bytes 类型表示.Python3 不会以任意隐式的方式混用 str 和 bytes,正是这使得两者的区分特别清晰.不能拼接字符串和字节包,也无法在字节包里搜索字符串(反之亦然),也不能将字符串传入参数为字节包的函数(反之亦然) b1=b'sdf' s1='sag' print(type(b1),type(s1))#<

1.两种方法如下链接 https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411683.html 2.第一种方法: # coding: utf-8 # python base64 编解码,转换成Opencv,PIL.Image图片格式 import base64 import io from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img_file = open(r'images/min

PIL2numpy and numpy2PIL from PIL import Image import numpy image = Image.open('timg.jpeg')# image is a PIL image array = numpy.array(image) # array is a numpy array image2 = Image.fromarray(array)# image2 is a PIL image PIL2opencv import cv2 from PIL

用 opencv和numpy进行图片和字符串互转,并保存至 json 转至 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27349847 受 用 base64 进行图片和字符串互转,并保存至 json 作者启发,试了试使用opencv来读取图片,然后用numpy转为list,再转为json格式. 发现完全可行. 图片转成列表,并保存至 json 我们将一张图片通过opencv来读取,转换为numpy的矩阵.再转为list,存入字典,转为json文件即可. # coding: utf

Numpy 基础操作¶ 以numpy的基本数据例子来学习numpy基本数据处理方法 主要内容有: 创建数组 数组维度转换 数据选区和切片 数组数据计算 随机数 数据合并 数据统计计算 In [1]: import numpy as np   创建一维数组¶ In [2]: data = np.arange(15) data Out[2]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])   reshape进行维度转换¶ dat

1.1数组对象基础 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab

二进制打开图片文件,base64编解码,转成Opencv格式: # coding: utf-8 import base64 import numpy as np import cv2 img_file = open(r'00.JPG','rb') # 二进制打开图片文件 img_b64encode = base64.b64encode(img_file.read()) # base64编码 img_file.close() # 文件关闭 img_b64decode = base64.b64dec

Numpy类型学习 1.数组的表示 import numpy as np In [2]: #numpy核心是高维数组,库中的ndarray支持多维数组,同时提供了数值运算,可对向量矩阵进行运算 In [5]: array1=np.array(range(6)) In [ ]: #array()函数创建一维数组 In [4]: print array1 #如果是python3使用print(array1) [0 1 2 3 4 5] In [6]: #查看数据结构 使用shape关键字 In [8

点乘和矩阵乘的区别: 1)点乘(即“ * ”) ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m* 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. 若 w 为 m*n 的矩阵,x 为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵. w的列数只能为 1 或 与x的列数相等(即n),w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算. 2)矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵,x 为 p*n 的矩阵,那么通过矩阵相乘结果就会得到一

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

In [1]: import numpy as np In [11]: # 创建数组 a = np.array([1,2,3,4,5]) In [12]: a Out[12]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [9]: np.array(range(1,6)) Out[9]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [10]: np.arange(1,6) Out[10]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [13]: # 数组的类名 type(

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=

NUMPY INTRODUCTION NUMPY 提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于处理多维数组,用于储存和处理大型矩阵,本身是由C语言开发,比python自身的列表结构要高效的多. 高性能科学计算和数据分析的基础包,总结: • NUMPY是一个Python科学计算基础库,提供了多维向量 • NUMPY提供了用于数组快速操作的方法,数学,逻辑,排序,选择,线性代数,统计等 • NUMPY采用预编译的C代码完成,效率更高 安装: pip install numpy

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作. 机器学习中大多数操作都是数学操作,而 Numpy 使这些操作变得简单! 让我们一起学习 Numpy 的基础知识! 获得数组信息 import numpy as np # 获得数组的维数个数 np_array.ndim # 获得数组的形状 np_array.shape # 获得数组中总的元素个数 np_array.

Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.在其他应用程序中,也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL(包括隐藏表单域)中的形式.此时,采用Base64编码不仅比较简短,同时也具有不可读性,即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到. 然而,标准的Base64并不适合直接放在URL里传输,因为URL编码器会把标准Base64中的「/」和「+」字符变为形如「%XX」的形式,而这些「%」号在存入数据库时还需要再进行转换,因为ANSI SQL中已将「%」号用作通配符. 为解决此问题,可采用

Base64编码 写在前面 今天在做一个Android app时遇到了一个问题:Android端采用ASE对称加密的数据在JavaWeb(jre1.8.0_7)后台解密时,居然解密失败了!经过测试后发现,对相同的数据,采用相同的密钥加密时,得到的密文是不同的,而加密的代码是完全一样的,只是在加密最后,对加密结果进行Base64编码时,API的调用略有不同. 在Android上,ASE加密是这样写的: public static String aesEncrypt(String content,

前言: 前面学习总结了平时开发中遇见的各种数据加密方式,最终都会对加密后的二进制数据进行Base64编码,起到一种二次加密的效果,其实呢Base64从严格意义上来说的话不是一种加密算法,而是一种编码算法,为何要使用Base64编码呢?它解决了什么问题?这也是本文探讨的东西? 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android

从这一篇起整理一下常见的加密算法以及在java中使用的demo,首先从最简单的开始. 简单了解 Base64严格来说并不是一种加密算法,而是一种编码/解码的实现方式. 我们都知道,数据在计算机网络之间是使用字节流的方式进行传递的,所有的信息都要最终转换为0101的二进制,这本身就涉及到编码,解码的应用. Base64,顾名思义,是使用了64个基本的字符来对任意数据进行编码的一种实现方式,那既然有Base64,是不是也有Base32,Base16呢? 答案是没错,有. 下面先看一下Base64的编

概述 对于uri的编解码,在js中有3对函数,分别是escape/unescape,encodeURI/decodeURI,encodeURIComponent/decodeURIComponent. 它们的适用范围不同,而且遵循的编码规范也不同. 对于上述函数而言,所有的ASCII的字符编码相同,采用%XX的形式.而对于unicode字符,escape编码形式为%uXXXX,而其余两个函数 则先将unicode字符按照utf-8对其进行编码,然后继续进行uri编码(百分号).对于中文字符,每个