image = cv2.imdecode(np.fromstring(base64.b64decode(img), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) res = compare_face_by_id(image, sid)

时间: 2024-04-01 22:35:19 浏览: 133
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图片转换成base64码

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这段代码主要实现了通过输入的图像进行人脸识别。其中，`cv2.imdecode()`函数将Base64编码的图像字符串解码为OpenCV中的图像格式，`compare_face_by_id()`函数是一个自定义的人脸识别函数，用于比对输入的图像和已有的人脸库中的人脸图像，判断是否有匹配的人脸，并返回相应的结果。其中，`sid`参数表示已有人脸库中的人脸ID。
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图片比对程序

根据像素点,进行图片的比对, 找出差异处,有灰度图与直方图

# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import random import os from argparse import ArgumentParser ALPHA = 5 def build_parser(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--original', dest='ori', required=True) parser.add_argument('--image', dest='img', required=True) parser.add_argument('--result', dest='res', required=True) parser.add_argument('--alpha', dest='alpha', default=ALPHA) return parser def main(): parser = build_parser() options = parser.parse_args() ori = options.ori img = options.img res = options.res alpha = options.alpha if not os.path.isfile(ori): parser.error("original image %s does not exist." % ori) if not os.path.isfile(img): parser.error("image %s does not exist." % img) decode(ori,img,res,alpha) def decode(ori_path, img_path, res_path, alpha): ori = cv2.imread(ori_path) img = cv2.imread(img_path) ori_f = np.fft.fft2(ori) img_f = np.fft.fft2(img) height, width = ori.shape[0], ori.shape[1] watermark = (ori_f - img_f) / alpha watermark = np.real(watermark) res = np.zeros(watermark.shape) random.seed(height + width) x = range(height/2) y = range(width) random.shuffle(x) random.shuffle(y) for i in range(height/2): for j in range(width): res[x[i]][y[j]] = watermark[i][j] cv2.imwrite(res_path,res,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': main()

2. 对两个图像进行 FFT 变换，得到频域图像。 3. 从频域图像中计算出水印信息。 4. 将水印信息随机嵌入到一个和原始图像大小一样的图像中。 5. 将嵌入了水印信息的图像保存到指定路径。 其中，alpha 参数是控制水印...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import PIL import torch from torchvision import transforms import torchvision #调用已经训练好的FCN语义分割网络 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True) model.eval() #读取照片 image=PIL.Image.open('1234.jpg') #照片进行预处理 image_transf=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ] ) image_tensor=image_transf(image).unsqueeze(0) output=model(image_tensor)['out'] output.shape #读取图片，进行分割，总共21个通道，因为在21个数据集上训练 #转化为2维图像 outputarg=torch.argmax(output.squeeze(),dim=0).numpy() outputarg def decode_seqmaps(image,label_colors,nc=21): r=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) g=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) b=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) for cla in range(0,nc): idx = image == cla r[idx] = label_colors[cla,0] g[idx] = label_colors[cla,1] b[idx] = label_colors[cla,2] rgbimage= np.stack([r,g,b],axis=2) return rgbimage import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" label_colors =np.array([(0,0,0), #0=background (128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128), #1=airplane,2=bicycle,3=bird,4=boat (128,0,128),(0,128,128),(128,128,128),(64,0,0), #6=bus,7=car,8=cat,9=chair (192,0,0),(64,128,0),(192,128,0),(64,0,128), #10=cow,11=dining table,12=dog,13=horse (192,0,128),(64,128,128),(192,128,128),(0,64,0), #14=motorbike,15=person,16=potted plant,17=sheep (128,64,0),(0,192,0),(128,192,0),(0,64,128) #18=sofa,19=train,20=tv/monitor ]) outputrgb=decode_seqmaps(outputarg,label_colors) plt.figure(figsize=(20,8)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(outputrgb) plt.axis('off') plt.subplots_adjust(wspace=0.05) plt.show()使用了哪些深度学习的模型和方法

这段代码是导入了一些常用的Python库和工具，包括： - numpy：用于数组和矩阵运算的库；...这些库和工具都是在开发计算机视觉模型时会经常用到的，可以方便地处理图像数据、构建模型并进行训练和验证。

#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用，则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键，则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/...

import cv2 import socket import numpy as np # 创建socket连接 server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind(('10.132.11.225', 8000)) server_socket.listen(1) # 接收照片并显示 while True: # 等待客户端连接 client_socket, _ = server_socket.accept() # 接收数据 data = b'' while True: packet = client_socket.recv(1024) if not packet: break data += packet # 将接收到的数据转换为numpy数组，并解码为JPEG格式的照片 jpeg = np.fromstring(data, dtype=np.uint8) frame = cv2.imdecode(jpeg, cv2.IMREAD_COLOR) # 显示照片 cv2.imshow('frame', frame) # 等待按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 关闭socket连接和窗口 client_socket.close() server_socket.close() cv2.destroyAllWindows()优化一下摄像头开启的速度

jpeg = np.fromstring(data, dtype=np.uint8) frame = cv2.imdecode(jpeg, cv2.IMREAD_COLOR) # 检查照片是否解码成功 if frame is None: print("Failed to decode frame") continue # 显示照片 cv2....

im = base64.b64decode(image_base64) nparr = np.fromstring(im, np.uint8) img_np = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)

1. 调用Python内置的base64模块中的b64decode()函数，将base64编码的字符串转换为原始的二进制数据。 2. 使用numpy模块中的fromstring()函数将二进制数据转换为numpy数组。 3. 最后，使用OpenCV中的imdecode()函数...

img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)中img怎么恢复到字符串

img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) # 将图像转换为字节数组 img_bytes = cv2.imencode(".jpg", img)[1].tobytes() # 将字节数组转换为字符串 img_str = img_bytes.decode("ISO-8859-1") # 打印...

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})不用这个包了 解析mask掩码

buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data...

image = cv2.imdecode(np.fromstring(base64.b64decode(img), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) 翻译代码

1. 首先，使用base64模块中的b64decode()函数将base64编码的图像数据解码成二进制数据。 2. 然后，使用numpy模块中的fromstring()函数将二进制数据转换成numpy数组。 3. 接下来，使用OpenCV中的imdecode()函数将...

import cv2 import numpy as np from keras.models import load_model # 加载模型 model = load_model('unet.h5') # 准备测试图像 img = cv2.imread('data/test/0.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.resize(img, (256, 256)) img = np.expand_dims(img, axis=-1) img = img / 255.0 # 进行分割 pred = model.predict(np.array([img])) # 可以根据需要对预测结果进行后处理，比如二值化、腐蚀、膨胀等 pred = np.squeeze(pred) pred = np.where(pred > 0.5, 255, 0) pred = np.uint8(pred) # 保存预测结果 cv2.imwrite('data/test/x.png', pred)报错 return _pywrap_file_io.IsDirectory(compat.path_to_bytes(path)) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 10: invalid start byte >>> 怎么解决

这个错误通常是由于文件路径中包含非...img = cv2.imread('data/test/0.png'.encode('unicode_escape').decode(), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 这样就可以将路径中的非 ASCII 字符转换成可读的编码格式，避免解码错误。

class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb)

img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 这样，整个 openimage 函数应该像这样： def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*....

class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮，pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;*.jpeg;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img=np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸，满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] #将预测结果显示至图像上 return_img=cv2.putText(self.img,str(predictClass)+":"+str(predictProb),(50,100),cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX,1.2,(255,255,255),2,) qimg2=qimage2ndarray.array2qimage(return_img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg2)) self.label_2.show()

这段代码是一个基于 PyQt5 和 TensorFlow 的图像分类系统，它可以打开用户选择的图片，并使用 MobileNet 模型对其进行分类预测。...然后程序会使用 OpenCV 库读取该图片，并将其缩放到 400×400 像素大小，并显示在程序...

# 解析图片数据 img_data = cell.value.split(',')[1] img = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(img_data)))

接着，通过 base64 模块的 b64decode() 函数将图片数据解码成二进制格式，并将其传递给 io 模块的 BytesIO() 函数，以创建一个内存缓冲区。最后，使用 PIL（Python Imaging Library）模块的 Image.open() 函数将内存...
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将图片转成二进制并生成Base64编码字符串,再将二进制转换成各种图片

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