12.图像编码解码-imencode-imdecode-base64
ztj100 2024-11-27 23:33 22 浏览 0 评论
视频:12.图像编码解码
# 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
# 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() 从网络读取图像数据 并转换成图片格式
import numpy as np
import urllib.request
import ssl
import cv2
# context=ssl._create_unverified_context()
# url='https://www.baidu.com/img/PCtm_d9c8750bed0b3c7d089fa7d55720d6cf.png'
# resp=urllib.request.urlopen(url,context=context)
# #print(resp)
# image=np.array(bytearray(resp.read()))
# image=cv2.imdecode(image,cv2.IMREAD_COLOR)
# print(image.shape)
# cv2.imshow("img",image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
#imencode() 把图片编码保存到本地
img=cv2.imread("img/bike.jpg")
print(img.shape)
img_encode=cv2.imencode(".jpg",img)[1]
#print(img_encode)
byte_encode=img_encode.tobytes()
# with open("img_encode.bin","wb") as f:
# f.write(byte_encode)
# f.flush()
with open("img_encode.bin","rb") as f:
byte_encode=f.read()
nparry=np.frombuffer(byte_encode,np.uint8)
img_decode=cv2.imdecode(nparry,cv2.IMREAD_COLOR)
print(img_decode.shape)
cv2.imshow("img",img_decode)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 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(包括a-z、A-Z、0-9、/、+)来表示二进制数据的方法。
# 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。
import base64
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("img/bike.jpg")
print(img.shape)
data=cv2.imencode(".jpg",img)[1]
data=data.tobytes()
cv2tobase64=base64.b64encode(data)
#print(cv2tobase64,type(cv2tobase64))
res=cv2tobase64.decode("utf8")
#print(res,type(res))
imgdata=base64.b64decode(res)
#print(imgdata,type(imgdata))
nparr=np.frombuffer(imgdata,np.uint8)
img_decode=cv2.imdecode(nparr,cv2.IMREAD_COLOR)
#print(img_decode)
cv2.imshow("img",img_decode)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
相关推荐
- 再说圆的面积-蒙特卡洛(蒙特卡洛方法求圆周率的matlab程序)
-
在微积分-圆的面积和周长(1)介绍微积分方法求解圆的面积,本文使用蒙特卡洛方法求解圆面积。...
- python创建分类器小结(pytorch分类数据集创建)
-
简介:分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知数据进行分类。...
- matplotlib——绘制散点图(matplotlib散点图颜色和图例)
-
绘制散点图不同条件(维度)之间的内在关联关系观察数据的离散聚合程度...
- python实现实时绘制数据(python如何绘制)
-
方法一importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttimefrommathimport*plt.ion()#...
- 简单学Python——matplotlib库3——绘制散点图
-
前面我们学习了用matplotlib绘制折线图,今天我们学习绘制散点图。其实简单的散点图与折线图的语法基本相同,只是作图函数由plot()变成了scatter()。下面就绘制一个散点图:import...
- 数据分析-相关性分析可视化(相关性分析数据处理)
-
前面介绍了相关性分析的原理、流程和常用的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数,具体可以参考...
- 免费Python机器学习课程一:线性回归算法
-
学习线性回归的概念并从头开始在python中开发完整的线性回归算法最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要。但是...
- 用Python进行机器学习(2)之逻辑回归
-
前面介绍了线性回归,本次介绍的是逻辑回归。逻辑回归虽然名字里面带有“回归”两个字,但是它是一种分类算法,通常用于解决二分类问题,比如某个邮件是否是广告邮件,比如某个评价是否为正向的评价。逻辑回归也可以...
- 【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清?一文带你彻底搞懂
-
一、拟合和回归的区别拟合...
- 推荐2个十分好用的pandas数据探索分析神器
-
作者:俊欣来源:关于数据分析与可视化...
- 向量数据库:解锁大模型记忆的关键!选型指南+实战案例全解析
-
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...
- 用Python进行机器学习(11)-主成分分析PCA
-
我们在机器学习中有时候需要处理很多个参数,但是这些参数有时候彼此之间是有着各种关系的,这个时候我们就会想:是否可以找到一种方式来降低参数的个数呢?这就是今天我们要介绍的主成分分析,英文是Princip...
- 神经网络基础深度解析:从感知机到反向传播
-
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...
- Python实现基于机器学习的RFM模型
-
CDA数据分析师出品作者:CDALevelⅠ持证人岗位:数据分析师行业:大数据...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)