#将numpy的数组转换为bytes array_bytes = img.tobytes() # 或者使用img.tostring() # 对数组的图片格式进行编码 success, encoded_image = cv2.imencode(".jpg", img) # 将数组转为bytes img_bytes = encoded_image.tostring() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
如果这个image 的pixel数值是[0,1] range，这就是图像处理中常用的反相操作。至于定义的话，题主可以...
mat = cv::Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine()); break; } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. void QByteArrayToMat(QByteArray array, ...
defimage_segmentation(image_path,k=2,max_iter=100): img=np.array(Image.open(image_path))# 读取图片,转为numpy数组 pixels=img.reshape(-1,3)# 将数据转化成可以处理的数据维度(n行,3) labels,centroids=k_means(pixels,k,max_iter)# 进行k-means聚类 # 将数据转换成图片格式 segmented_img=centroid...