我相信因为 numpy.array 支持缓冲协议,你只需要以下内容: processed_string = base64.b64encode(img) 所以,例如: >>> encoded = b"aGVsbG8sIHdvcmxk" >>> img = np.frombuffer(base64.b64decode(encoded), np.uint8) >>> img array([104, 101, 108, 108, 111, 44, 32, 119, 111, 114, 108...
import base64 # numpy 转 base64 def numpy_to_base64(image_np): data = cv2.imencode('.jpg', image_np)[1] image_bytes = data.tobytes() image_base4 = base64.b64encode(image_bytes).decode('utf8') return image_base4 # numpy 转 bytes def numpy_to_bytes(image_np): data = cv2....
def base64_to_bytes(image_base64): image_bytes=base64.b64decode(image_base64)returnimage_bytes # base64转数组 def base64_to_numpy(image_base64): image_bytes=base64.b64decode(image_base64) image_np= np.frombuffer(image_bytes, dtype=np.uint8) image_np2=cv2.imdecode(image_np, cv2.IMREA...
importwin32guiimportwin32uiimportwin32conimportnumpy as npimportcv2importbase64#通过句柄截取窗口内容defcapture_window_by_handle(handle): left, top, right, bottom=win32gui.GetWindowRect(handle) width= right -left height= bottom -top hwnd_dc=win32gui.GetWindowDC(handle) mfc_dc=win32ui.CreateDC...
ndarray转换为base64 在Python中,我们可以使用numpy库中的base64模块来实现ndarray到base64的转换。具体步骤如下: 首先,将ndarray对象转换为字节流对象,使用numpy.ndarray.tobytes()方法。 然后,将字节流对象编码为base64格式,使用base64.b64encode()方法。
NumPy 是 Python 中一个用于科学计算的基础库,它提供了一个强大的 N 维数组对象 ndarray。ndarray 是一个固定类型、固定形状的数组,可以用于高效的数值计算。 Base64 编码简介 Base64 是一种编码方法,可以将二进制数据转换成 64 个可打印的 ASCII 字符。这使得二进制数据可以在文本环境中安全地传输,例如通过电子...
base64.b64decode() 进行解码。 下面演示我读取 file1 文件，进行编码，然后再解码，保存为另一个 f...
由于OpenCV读取的是NumPy数组,你需要先将其转换为字节流,然后再进行base64编码。 python import cv2 import numpy as np import base64 # 读取图片 img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg') # 将图片转换为RGB格式(因为base64编码通常使用RGB格式的图片) img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RG...
具体用法灵活变通,还有一种通过numpy加载,用到的时候再说! 结语 事实上面也可以通过plt本地保存图片,再使用PIL转换为Base64,多了一层中间商,要慢不少。下面几期都是围绕着图片的格式转换,适用于不同的场景。接下来,道友将看到各种骚包的LBS可视化操作。
下面是使用zlib + base64压缩numpy数组的Python代码示例: 代码语言:txt 复制 import numpy as np import zlib import base64 # 创建一个示例的numpy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 压缩数组 compressed_data = zlib.compress(arr.tobytes()) # 编码压缩后的数据 encoded_data = base64...