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从JPEG编码(由cv2.imencode) bytearray得到一个numpy数组

从JPEG编码(由cv2.imencode) bytearray得到一个numpy数组，可以通过以下步骤完成：

将JPEG编码的bytearray转换为numpy数组：使用numpy的frombuffer函数将bytearray转换为numpy数组。例如，假设JPEG编码的bytearray为encoded_data，可以使用以下代码将其转换为numpy数组：
将JPEG编码的bytearray转换为numpy数组：使用numpy的frombuffer函数将bytearray转换为numpy数组。例如，假设JPEG编码的bytearray为encoded_data，可以使用以下代码将其转换为numpy数组：
将numpy数组解码为图像：使用OpenCV的imdecode函数将numpy数组解码为图像。例如，假设解码后的图像为decoded_image，可以使用以下代码进行解码：
将numpy数组解码为图像：使用OpenCV的imdecode函数将numpy数组解码为图像。例如，假设解码后的图像为decoded_image，可以使用以下代码进行解码：

完成以上步骤后，你将得到一个解码后的图像(numpy数组)。这个过程在图像处理和计算机视觉领域中非常常见，可以用于从JPEG编码的图像数据中还原出原始图像。

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python2与python3的区别

chr( K ) 将编码K 转为字符，K的范围是 0 ~ 65535 ord( c ) 取单个字符的编码, 返回值的范围: 0 ~ 65535 字节数组对象bytearry...(1）初始化 a = bytearray( 10 ) # a 是一个由十个字节组成的数组，其每个元素是一个字节，类型借用 int # 此时，每个元素初始值为 0 （2）...字节数组是可变的 a = bytearray( 10 ) a[0] = 25 # 可以用赋值语句更改其元素，但所赋的值必须在 0 ~ 255 之间 (3) 字节数组的切片仍是字节数组...bytes c = bytearray( b ) #再将 bytes 转化为字节数组也可以写作 c = bytearray( "你好", "gbk")...(5) 字节数组转化为字符串 c = bytearray( 4 ) c[0] = 65 ; c[1]=66; c[2]= 67; c[3]= 68 s = c.decode

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当Kotlin遇见数据结构丨哈夫曼解码

} // 将全部 ASCII 码转为 Byte 数组并返回 var byteArray = ByteArray(codeList.size) for(item...in 0..codeList.size-1){ byteArray[item] = codeList.get(item) } 最后得出的 byteArray 就是解码后的数组...，使用 String(byteArray) 即可得到原字符串内容附加高铁票： Kotlin 中实现哈夫曼编码，点我发车 ---- 运行结果 ?...（比原字符串转化的数组长度短很多） * */ fun huffmanZip(someStr: String):ByteArray{ var dataByte:ByteArray...node集合 * @param arr:由目标字符串转化的byte数组 * * @return 由转换后的byte数组生成的节点集合 * */ fun createNodeList

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opencv︱图片与视频的读入、显示、写出、放缩与基本绘图函数介绍

首先需要一个文件名，之后才是你要保存的图像 cv2.imwrite('messigray.png',img) 如果路径带中文： cv2.imencode('.jpg', edges)[1].tofile...这次我们要创建一个 VideoWriter 的对象。我们应该确定一个输出文件的名字。接下来指定 FourCC 编码（下面会介绍）。播放频率和帧的大小也都需要确定。最后一个是 isColor 标签。...FourCC 就是一个 4 字节码，用来确定视频的编码格式。可用的编码列表可以从fourcc.org查到。这是平台依赖的。下面这些编码器对我来说是有用个。...用这些点的坐标构建一个大小等于行数 X1X2 的数组，行数就是点的数目。这个数组的数据类型必须为 int32。这里画一个黄色的具有四个顶点的多边形。...的ndarray类型，二维数组中的每个数值类型是uint8，因此两个uint8类型的数相减，得到的仍是一个uint8，如果被减数小于减数，val的结果也并不会得到负数，而是1，同时输出这样一个warning

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Python 图像数组变换及手绘效果实现

pillow # 用到的第三方库 from PIL import Image # Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) import numpy as np 三、图像的数组表示图像是一个由像素组成的二维矩阵...from PIL import Image import numpy as np im = np.array(Image.open(r'D:\test\001.jpg')) # 打开一个图片生成数组对象...： [f43jdhtyya.jpeg] from PIL import Image import numpy as np # 调用convert('L') 将一个彩色图片变成灰度值的图片 a = np.array...(Image.open(r'D:\test\001.jpg').convert('L')) # 打开一个图片生成数组对象得到灰度值 print(a.shape, a.dtype) c = 255...numpy as np a = np.array(Image.open(r'D:\test\001.jpg').convert('L')) # 打开一个图片生成数组对象得到灰度值 print

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【OpenCV】Chapter1.图像的基本操作

paras：不同编码格式的参数，可选项 cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY：设置 .jpeg/.jpg 格式的图片质量，取值为 0-100（默认值 95），数值越大则图片质量越高...") imgUrl = cv2.imdecode(np.array(bytearray(response.read()), dtype=np.uint8), -1) # 显示图像 cv2.namedWindow...img.size：查看图像数组元素总数，灰度图像的数组元素总数为像素数量，彩色图像的数组元素总数为像素数量与通道数的乘积。...array，因此可以直接使用数组切片的方式对图像进行裁剪。...另外，OpenCV还提供了一个cv2.selectROI函数，可以通过鼠标选择感兴趣的矩形区域(ROI)。

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as3+php上传图片的三种方式

1）设置FlashDevelop使用flash player10(debug版本，因为有一个demo使用了本地预览) “工具”菜单 –》 “软件设置”（快捷键F10）—》点击左侧的“AS3Context...empty($xmlstr)) { $xmlstr = file_get_contents('php://input'); } $jpg = $xmlstr;//得到...因此，对型如text/xml 或者 soap 或者 application/octet-stream 之类的内容无法解析，如果用$_POST数组来接收就会失败！...而在前台则使用JPGEncoder或是PNGEncoder将BitmapData转成二进制，使用post传给php 二、使用字符串提交（采用Base64编码） as3代码： package {...后台保存得到的图片： ?

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使用OpenCV进行直播（附代码）

在运行代码之前，请确保你们已经下载了python中的以下库： pip install packagename opencv-python,numpy,pickle import cv2, socket,...numpy, pickle s=socket.socket(socket.AF_INET , socket.SOCK_DGRAM) ip="192.168.1.5" port=6666 s.bind(...在"clientip"中，我们使用通过切片数组检索的数据存储了客户端的IP地址，数据变量将保存数据。...ret,photo = cap.read() cv2.imshow('streaming', photo) ret, buffer = cv2....imencode(".jpg", photo,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),30]) x_as_bytes = pickle.dumps(buffer)

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Android相机应用基本功能实现

ImageReader图像队列中的下一张图片，返回值是一个Image对象 Image 一个完整的图片缓存 **getPlanes()**：获取该图像的像素平面数组。...这个数组的大小跟图片的格式有关，如 JPEG格式数组大小为1 Plane 图像数据的单色平面 **getBuffer()**：获取包含帧数据的ByteBuffer。...根据传入的目标宽高值、最大宽高值（即屏幕大小）和相机支持的尺寸列表，从相机支持的尺寸列表中得到一个最优值。...首先通过 acquireNextImage() 方法获取到一个Image对象，然后通过 image.planes[0].buffer 得到 byteBuffer，将这个 byteBuffer 转换成 byteArray...这个 byteArray 就是拍照所得到的图像数据。

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Pytorch数据加载的分析

为优化加载速度应该从两个方向下手：更快的图片解码更快的数据增强更强性能的设备，如使用GPU进行数据解码和增强（DALI库）下面是具体的实验分析，测试环境和数据如下： CPU: Intel(R)...读取图片读取图片实际上包括了两部分，一个是图片数据读进内存，一个是图片的解码。耗时主要在图片的解码上，常见的优化方法主要是转换图片的格式（如lmdb）、使用解码更快的库。...(1) lmdb 先分析一下lmdb，一个jpg转lmdb的例子： import numpy as np import cv2 import os import lmdb list_path = "img_list...txn.commit() env_db.close() 使用cv2.imencode('.jpg', img)对图片数据进行了编码，不然会非常大，840张图片jpg大小为350MB，lmdb不编码为...(3) libjpeg-turbo 解码更快的库，主要是使用libjpeg-turbo，分享两个python的封装，jpeg4py和PyTurboJPEG。

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