以最简单的4 x 5三通道图像为例,其在内存中Mat类型的数据组织形式如下: 每一行的每一列像素的三个通道数据组成一个一维数组,一行像素组成一个二维数组,整幅图像组成一个三维数组,即: Mat.data[4, 5, 3] = [ [[B0, G0, R0],[B1, G1, R1],[B2, G2, R2],[B3, G3, R3],[B4, G4, R4]], [[B5, G5, R5],[B6, G6, R6],[B7, G7, R7],[B8, G8, R8],[B9, G9, R9]],

  样本说明: tensorflow经典实例之手写数字识别.MNIST数据集. 数据集dir名称 每个文件夹代表一个标签label,每个label中有820个手写数字的图片 标签label为0的文件夹中部分bmp图片示例 import tensorflow as tf import os from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from sklearn.utils import shuffle 相关模块 def load_s

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

因为之前项目同事使用了图片三级缓存,今天整理项目的时候发现同事还是使用了软引用(SoftRefrerence)和弱引用(WeakReference),来管理在内存中的缓存.看到这个我就感觉不对了.脑海中有一句之前文章出现的“因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用和弱引用变得不再可靠.” 下面这个是官方文档的截图: 点击打开链接 这是官方链接 翻译一下: 在过去,我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现,即

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

原创作者:Magic-Unique 原文地址:https://github.com/Magic-Unique/HXImage猿吧 - 资源共享论坛: http://www.coderbar.cn 做最优质的iOS 学习资源共享平台! 这篇文章是笔者在开发App过程中发现的一些内存问题, 然后学习了YYKit框架时候也发现了图片的缓存处理的不够得当. 以下内容是笔者在开发中做了一些实验以及总结. 如有错误望即时提出, 笔者会第一时间改正. 文章的前篇主要是对两种不同的UIImage工厂方法的分析,

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

近邻取样插值原理: 对于缩放后图片中的某点 (Dx, Dy) 对应于原图片中的点 (Sx, Sy),它们之间存在如下的比例关系: (Sx-0)/(SW-0)=(Dx-0)/(DW-0) (Sy-0)/(SH-0)=(Dy-0)/(DH-0) 因此,已知缩放后图片中的任意一点 (Dx, Dy),可以求得其对应的原图片中的点Sx=Dx*SW/DW,Sy=Dy*SH/DH. 注意:本程序缩放的是BGRA 4字节数据,如字节数不同需按实际情况进行修改. /* *@brief 按大小进行内存拷贝 *@pa

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

我的测试结果: 图片占用内存   图片尺寸           .png文件大小 1MB              512*512          316KB 4MB              1024*1024      940KB 16MB            2048*2048      2.5MB 1.11MB         512*568 693KB          320*568          186KB 2.773MB       640*1136        664

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:

1.操作基本数据类型的流     1) 操作基本数据类型 · DataInputStream:数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型.应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据. · DataOutputStream:数据输出流允许应用程序以适当方式将基本 Java 数据类型写入输出流中.然后,应用程序可以使用数据输入流将数据读入.  package datastreamdemos; import java.io.*; /** * Crea

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

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