reply.ParseFromString(retrive_msg(data[1]).encode())报错'utf-8' codec can't decode byte 0x8f in position 3322: invalid start byte如何解决

时间: 2023-08-14 16:26:01 浏览: 51
这个错误提示表明在尝试使用 UTF-8 编码格式解码字符串时出现了错误,可能是由于数据格式不正确或者编码格式不匹配导致的。根据你的代码,`retrive_msg()` 方法返回的是一个字符串,而 `ParseFromString()` 方法需要的是一个字节流。 因此,你需要将 `retrive_msg()` 方法返回的字符串转换成字节流,然后再传给 `ParseFromString()` 方法。可以使用 `encode()` 方法将字符串编码成字节流,例如: ``` reply.ParseFromString(retrive_msg(data[1]).encode('utf-8')) ``` 请注意,这里的字符串编码格式需要和 `ParseFromString()` 方法所需的一致。如果你不确定编码格式,可以尝试使用 `sys.getdefaultencoding()` 方法获取默认编码格式。
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python解析二进制消息时,提示 [libprotobuf ERROR google/protobuf/wire_format_lite.cc:534] String field 'XT.QHeartbeat.Source' contains invalid UTF-8 data when parsing a protocol buffer. Use the 'bytes' type if you intend to send raw bytes. python使用了hb.ParseFromString(message2)解析,应该怎么修改?

这个问题的原因是解析二进制消息时出现了无效的 UTF-8 字符串数据。这通常是由于消息中包含了非 UTF-8 编码的字符串而导致的。为了解决这个问题,建议使用 `bytes` 类型来解析二进制数据,而不是使用 `str` 类型来解析。 具体来说,在解析时,可以使用 `bytes` 类型来解析消息,然后使用 `decode()` 方法将其转换为字符串。代码示例如下: ```python hb = xt_pb2.QHeartbeat() hb.ParseFromString(bytes(message2)) source = hb.Source.decode('utf-8') ``` 这样就可以避免出现解析无效 UTF-8 字符串数据的问题了。

StockDefine data; data.ParseFromString(str);注释

这段代码是C++代码,其中: - `StockDefine`是一个自定义的数据类型,可能是一个结构体或类。 - `data`是`StockDefine`类型的一个对象,用于存储从字符串中解析出来的数据。 - `ParseFromString`是一个成员函数,用于从字符串中解析数据,并将其存储在`data`对象中。 所以,这段代码的作用是将一个字符串解析为`StockDefine`类型的数据,并存储在`data`对象中。

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将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

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