base64图片数据类型转numpy的ndarray矩阵类型数据
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/mingong.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.b64decode(img_b64encode) # base64解码 image = io.BytesIO(img_b64decode)
print(image)
img = np.array(Image.open(image))
# imgs = plt.imread(image)
# img.show()
print(img.shape)
plt.imshow(img)
plt.show()
3、第二种方法
import base64
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 with open(r'images/flim.png','rb') as img_file: # 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
# print(img_b64encode)
img_b64decode = base64.b64decode(img_b64encode) # base64解码 # with open('./f.png','wb') as f:
# f.write(img_b64decode) # img_array = np.fromstring(img_b64decode,np.uint8) # 转换np序列
# img=cv2.imdecode(img_array,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换Opencv格式
# cv2.imshow("img",img)
# cv2.waitKey() img_array = np.fromstring(img_b64decode,np.uint8) print(len(img_array))
img=cv2.imdecode(img_array,cv2.COLOR_BGR2RGB)
print(np.array(img).shape)
plt.imshow(img)
plt.show()
base64图片数据类型转numpy的ndarray矩阵类型数据的更多相关文章
- BASE64图片转字符串
Java代码图片字符串互转 /** * 将base64字符串转成图片 * TODO * @param imgStr base64图片字符串 * @param path 目标输出路径 * @return ...
- Numpy:ndarray数据类型和运算
Numpy的ndarray:一种多维数组对象 N维数组对象,该对象是一个快速而灵活的大数据集容器,nadarry是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的.每个数组都有一个 ...
- 利用Python进行数据分析(4) NumPy基础: ndarray简单介绍
一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 ...
- html img Src base64 图片显示
http://blog.csdn.net/knxw0001/article/details/10983605 大家可能注意到了,网页上有些图片的src或css背景图片的url后面跟了一大串字符,比如: ...
- base64图片解析
大家可能注意到了,网页上有些图片的src或css背景图片的url后面跟了一大串字符,比如:data:image/png;base64, iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAAk ...
- NumPy 之 ndarray 多维数组初识
why 回顾我的数据分析入门, 最开始时SPSS+EXCEL,正好15年初是上大一下的时候, 因为统计学的还蛮好的, SPSS傻瓜式操作,上手挺方便,可渐渐地发现,使用软件的最不好的地方是不够灵活, ...
- Numpy | 02 Ndarray 对象
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarr ...
- Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API
Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API 关键词:Local vector,Labeled point,Local matrix,Distrib ...
- 理解numpy中ndarray的内存布局和设计哲学
目录 ndarray是什么 ndarray的设计哲学 ndarray的内存布局 为什么可以这样设计 小结 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 本文的主要目的在于理解numpy.ndarra ...
随机推荐
- JAVA8之日期操作详解
package org.date; import java.time.DayOfWeek; import java.time.LocalDate; import java.time.Month; im ...
- C# List分组
//分组 8个为一组 List<List<string>> ArrayList = sArray.Select((x, i) => new { Index = i, Va ...
- Unicode规范中的BOM 和 ISO8891-1编码
Unicode规范中的BOM Unicode规范中有一个BOM的概念.BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记.在这里找到一段关于BOM的说明: 在UCS 编码中有一个叫做" ...
- 数据库连接windows身份验证、sql验证
windows身份验证:"server=.;database=Northwind;Integrated Security=True;" sql验证:"server=.;d ...
- 用jstl的if或when标签判断字符串是否为空
在jsp页面用到jstl的if或when标签判断字符串不为空的时候,书写格式: <c:when test="${not empty paramName}"> </ ...
- 《剑指offer》算法题第九天
今日题目: 整数中1出现的次数 把数组排成最小的数 丑数 第一个只出现一次的字符位置 今天的题目相对比较难,特别是第1题和第3题很考验数学功底,下面我们一题一题来看看. 1.整数中1出现的次数 题目描 ...
- sh_19_字符串拆分和拼接
sh_19_字符串拆分和拼接 # 假设:以下内容是从网络上抓取的 # 要求: # 1. 将字符串中的空白字符全部去掉 # 2. 再使用 " " 作为分隔符,拼接成一个整齐的字符串 ...
- nginx配置服务
在nginx中的conf的文件夹里面的nginx.conf文件中 server { listen 8888; server_name localhost; location / { root C:/P ...
- CPU上下文切换分析
一.CPU上下文切换 1.上下文切换,有时也称做进程切换或任务切换,是指CPU从一个进程或线程切换到另一个进程或线程. 2.vmstat是一个常用的系统性能分析工具,主要用来分析系统内存使用情况,也常 ...
- JIRA备份,数据迁移以及小问题
Jira的备份(切记将许可证号备份) Jira默认会打开自动备份的功能,备份路径为/var/atlassian/application-data/jira/export 管理员账号登录Jira,点击右 ...