programming python

Python ghi vào bytesio

Tôi muốn lưu một cấu hình RGB [. jpg] vào tệp nhị phân [. bin] và nhận cùng một dữ liệu đã lưu [trong tệp. bin] bằng Python và C++

Nội dung chính Hiển thị

Viết hình ảnh nhị phân bằng gối
Viết trực tiếp vào Zipfiles
Làm cách nào để chuyển đổi cấu hình ảnh thành nhị phân trong Python?
Làm cách nào để chuyển một tệp thành nhị phân?
Làm cách nào để mở một nhị phân hình ảnh trong Python?
File nhị phân trong Python là gì?

Dưới đây là các mã tôi đã sử dụng để lưu hình ảnh vào thùng tệp trong Python và C++ nhưng tôi có kết quả khác nhau khi so sánh hai tệp. thùng rác

con trăn

image = cv2.imread['image.jpg']
filename1 = "/image.bin"   # save data as bin file
bin_file = image.astype['float32'].tofile[filename1]
byte_list = []
with open[filename1, "rb"] as f:
    while [byte := f.read[1]]:
        byte_list.append[byte]

C++

int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}

Điều tôi đang tìm kiếm là lưu ảnh RGB trong cả C++ và Python vào tệp nhị phân [

Cảm ơn

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luậnOpenCV. Đảm bảo bạn đã cài đặt thư viện vào Python của mình. Để biết các bước cài đặt OpenCV tham khảo bài viết này. Thiết lập Opencv với môi trường anaconda

Cách tiếp cận

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chuyển đổi hình ảnh thành định dạng nhị phân của nó. Một hình ảnh nhị phân là một hình ảnh đơn sắc bao gồm các pixel có thể có một trong hai màu chính xác, thường là màu đen và trắng. Hình ảnh nhị phân còn được gọi là hai cấp hoặc hai cấp. Điều này có nghĩa là mỗi pixel được lưu trữ dưới dạng một bit duy nhất, tức là 0 hoặc 1
Thư viện quan trọng nhất cần thiết để xử lý ảnh trong Python là OpenCV. Hãy chắc chắn rằng bạn đã cài đặt thư viện vào Python của bạn. Đối chiếu với các bước cài đặt OpenCV đề cập đến bài viết này. Thiết lập OpenCV với môi trường Anaconda
Đọc hình ảnh từ vị trí

Là một hình ảnh màu có các lớp RGB trong đó và phức tạp hơn, hãy chuyển đổi nó sang dạng thang độ xám của nó trước tiên

Python3

Thiết lập một dấu ngưỡng, các pixel phía trên dấu đã cho sẽ chuyển sang màu trắng và điểm bên dưới sẽ chuyển sang màu đen

Dưới đây là công việc đang thực hiện



In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
4 

In [1]:

  

#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
5

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
6

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
7 

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
8

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
9____________





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
1





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
2int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
07int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
08int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
09int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
30int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
31





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
2int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
33đầu ra






Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
3

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
7 





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
5





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
6





  

Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
0





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
8





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
9



int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
00

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
7 





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
5





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
6





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
0





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
8





Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
9

`Viết hình ảnh nhị phân bằng gối`

Gối là một cái nĩa của Pil

Đó là một công cụ thao tác hình ảnh hữu ích, nhưng dường như nó có một số lỗi khi đọc hoặc viết dữ liệu nhị phân

Sổ ghi chép Python này là để phục vụ như một hướng dẫn để thực hiện công việc xung quanh các vấn đề trong Gối



In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']






  

Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
0int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
3

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
5

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
6

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
7

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
8int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
0int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
1This is image, inherits is small of it. nhưng bạn có thể thấy không có màu trắng
int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
2____13int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
4This is new image. Bây giờ nó là một bảng kiểm tra
int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
5int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
6int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
7int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
8int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
9Để viết một tệp nhị phân, trước tiên bạn phải chuyển đổi dữ liệu nhị phân thành kiểu dữ liệu
int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
34 and transfer to that data typeSau đó, bạn cần chuyển đổi bằng phương pháp
int IMAGE_SIZE = 224;

void matwrite[const string& filename, const Mat& mat]
{
    ofstream fs[filename, fstream::binary];

    // Header
    int type = mat.type[];
    int channels = mat.channels[];
    fs.write[[char*]&mat.rows, sizeof[int]];    // rows
    fs.write[[char*]&mat.cols, sizeof[int]];    // cols
    fs.write[[char*]&type, sizeof[int]];        // type
    fs.write[[char*]&channels, sizeof[int]];    // channels

    // Data
    if [mat.isContinuous[]]
    {
        fs.write[mat.ptr[0], [mat.dataend - mat.datastart]];
    }
    else
    {
        int rowsz = CV_ELEM_SIZE[type] * mat.cols;
        for [int r = 0; r < mat.rows; ++r]
        {
            fs.write[mat.ptr[r], rowsz];
        }
    }
}

int main[]
{
    // Save data

    {
        cv::Mat noisyImg = cv::imread["image.jpg"];
        //randu[m, 0, 5];
        matwrite["bin_file.bin", data];
    }
return 0 ;
}
35 sang nhị phân trước khi lưu. 

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
0

In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
1Viết trực tiếp vào Zipfiles


In [1]:
#For data manipulations
%pylab inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
from io import BytesIO
import numpy as np

#to compare to scipy's builtin conversions
from scipy.misc import imsave, toimage

#import pillow
from PIL import Image

set_cmap['Greys']
2____23Làm cách nào để chuyển đổi cấu hình ảnh thành nhị phân trong Python?
			Cách tiếp cận. Đọc hình ảnh từ vị trí. Là một hình ảnh màu có các lớp RGB trong đó và phức tạp hơn, hãy chuyển đổi nó sang dạng thang độ xám của nó trước tiên. Thiết lập một dấu ngưỡng, các pixel phía trên dấu đã cho sẽ chuyển sang màu trắng và điểm bên dưới sẽ chuyển sang màu đen
		
			Làm cách nào để chuyển một tệp thành nhị phân?
			
Cách chuyển đổi tệp văn bản thành nhị phân.  . 
 Mở tệp văn bản trong Notepad
 Nhấn chuột phải vào văn bản được tô sáng và nhấp vào "Sao chép"
 Chuột phải vào bên trong hộp văn bản chuyển đổi nhị phân và nhấp vào "Dán". Văn bản từ tệp văn bản được dán vào hộp đầu vào chuyển đổi nhị phân
 
		
			Làm cách nào để mở một nhị phân hình ảnh trong Python?
			Hàm Open [] mở tệp ở định dạng văn bản theo mặc định. Để mở tệp ở định dạng nhị phân, hãy thêm 'B' vào tham số chế độ. Do đó, chế độ "RB" mở tệp ở định dạng nhị phân để đọc, trong khi chế độ "WB" mở tệp ở định dạng nhị phân để viết.  thêm 'b' vào tham số chế độ . Do đó, chế độ "rb" mở tệp ở định dạng nhị phân để đọc, trong khi chế độ "wb" mở tệp ở định dạng nhị phân để ghi. 
		
			File nhị phân trong Python là gì?
			Một tệp nhị phân là một tệp có nội dung ở định dạng nhị phân phân bao gồm một chuỗi tuần tự các byte, mỗi loại có chiều dài tám bit. Nội dung phải được giải thích bởi một chương trình hoặc bộ xử lý phần cứng hiểu trước chính xác cách nội dung được định dạng và cách đọc dữ liệu.  tệp có nội dung ở định dạng nhị phân bao gồm một chuỗi byte liên tiếp, mỗi byte dài 8 bit


				
					

                 
	Bài Viết Liên Quan
	
	 	
		
		   
		   
		   
		
		
			Python tri_recursion

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Đọc tất cả các tệp xml trong một thư mục python

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Hướng dẫn javascript cơ bản w3schools

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			When Miss World 2023 will be held?

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Kiếm tiền với javascript reddit

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Thiết bị đầu cuối python web

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Mongodb tra cứu một đến nhiều

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Cách truyền biến trong hàm JavaScript

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Tôi có thể sử dụng lại lịch nào vào năm 2023?

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Tại sao Notepad được sử dụng để viết tài liệu HTML?

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Làm phẳng danh sách chuỗi python

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Người dân địa phương () trong python là gì?

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Issubset python

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Prague Carnival 2023

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Bạn có thể phân tích một chuỗi trong javascript không?

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Con trăn chém ngược

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Mảng được lập chỉ mục trong php là gì?

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Làm cách nào để sao chép và đổi tên hình ảnh trong python?

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Hướng dẫn dùng extracted trong PHP

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Thời gian không đồng bộ trong python

		
	

	
	




Toplist mới

 
	
	 
		#1
		
			Top 9 tập bản đồ lớp 8 bài 31 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#2
		
			Top 6 kết quả thi hsg đà nẵng 2022 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#3
		
			Top 9 tủ nhựa đài loan 4 cánh 3d 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#4
		
			Top 9 chất khí có thể làm mất màu dung dịch nước brom là: a. so2. b. co2. c. o2. d. hcl. 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#5
		
			Top 8 tìm việc làm tiện, phay bảo q7 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#6
		
			Top 3 tôi xuyên thành tiểu kiều the của lão đại phản 2 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#7
		
			Top 9 đổi mới phong cách, thái độ phục vụ của cán bộ y tế hướng tới sự hài lòng của người bệnh 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#8
		
			Top 2 bài the dục phát triển chung lớp 6 2022 2023
			6 tháng trước
		
	



	
	 
		#9
		
			Top 3 bài giảng vũ điệu sắc màu (lớp 4) 2023
			6 tháng trước
		
	






		


	Bài mới nhất
	
	 	
		
		   
		   
		   
		
		
			Lỗi font chữ trong tiêu đề thư trong outlook 2007 năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Lỗi không cài dat dirve may in sp7000 năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Lý luận mác lênin có phải đã lỗi thời năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Viết một đoạn văn tả cây bóng mát năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Lỗi trùng chưng minh thư của người phụ thuộc năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Top 10 headhunt tuyen dung bat dong san hieu qua năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Vé máy bay từ buôn mê thuột đi thanh hóa năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Kèo ft châu á 1x2 là gì năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Bài văn tưởng tượng biến thành con meo trong 3ngay năm 2024

		
	

		
		
		   
		   
		   
		
		
			Bài tập về phân số toán lớp 6 năm 2024

		
	

	
	
                 
	Chủ Đề
	
	
	
		  programming
		  Hỏi Đáp
		  Toplist
		  Là gì
		  Mẹo Hay
		  Địa Điểm Hay
		  Học Tốt
		  mẹo hay
		  Công Nghệ
		  Nghĩa của từ
		  Bao nhiêu
		  Khỏe Đẹp
		  đánh giá
		  Top List
		  bao nhieu
		  bao nhiêu
		  hướng dẫn
		  Xây Đựng
		  So Sánh
		  Bài tập
		  So sánh
		  Tiếng anh
		  Sản phẩm tốt
		  Ngôn ngữ
		  Bài Tập
		  javascript
		  Ở đâu
		  Thế nào
		  Hướng dẫn
		  Dịch 
		  Máy tính
		  Tại sao
		  Đại học
		  Món Ngon
		  Khoa Học