imgs = ["https://example.com/image1.jpg", "https://example.com/image2.jpg"]http后面意思

"http" 是指超文本传输协议，通常用于在网络上传输数据。在这个例子中，"https://example.com/image1.jpg" 和 "https://example.com/image2.jpg" 是两个图像文件的 URL 地址，使用 HTTP 协议传输。通过这些 URL 地址，可以访问这些图像文件并在网页或应用程序中显示它们。

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对web页面元素提取，输出，保存。编写python代码，提取图像URL。用print实现如下输出： 图像列表中，png图像文件为：20180112025424524.png 对应的URL为：http://image.nationalgeographic.com.cn/2018/0112/20180112025424524.png

好的，针对你的问题，可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库来完成。代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送HTTP请求
url = "http://example.com"  # 替换成你想要提取图像URL的网页链接
response = requests.get(url)

# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
img_tags = soup.find_all("img")

# 查找PNG格式的图片
png_imgs = [img for img in img_tags if img["src"].endswith(".png")]

# 输出结果
for img in png_imgs:
    print("图像列表中，png图像文件为：{}".format(img["src"].split("/")[-1]))
    print("对应的URL为：{}".format(img["src"]))

其中，`img_tags = soup.find_all("img")`可以提取HTML中所有的<img>标签，`png_imgs = [img for img in img_tags if img["src"].endswith(".png")]`可以筛选出所有PNG格式的图片。最后用`print`函数输出结果即可。注意将代码中的网页链接替换成你要提取图像URL的网页链接。

class Image2Array(object): """ transfer PIL.Image to Numpy array and transpose dimensions from 'dhwc' to 'dchw'. Args: transpose: whether to transpose or not, default True, False for slowfast. """ def __init__(self, transpose=True): self.transpose = transpose def __call__(self, results): """ Performs Image to NumpyArray operations. Args: imgs: List where each item is a PIL.Image. For example, [PIL.Image0, PIL.Image1, PIL.Image2, ...] return: np_imgs: Numpy array. """ imgs = results['imgs'] np_imgs = (np.stack(imgs)).astype('float32') if self.transpose: np_imgs = np_imgs.transpose(0, 3, 1, 2) # tchw results['imgs'] = np_imgs return results

这是一个Python类，用于将PIL.Image对象转换为Numpy数组，并且可以选择是否转置数组的维度。它可以作为数据处理管道中的一个步骤，例如在图像分类或物体检测任务中。下面是一个简单的示例代码，演示如何将图像文件转换为Numpy数组，并应用Image2Array类：

from PIL import Image
import numpy as np

class Image2Array(object):
    """ 
    transfer PIL.Image to Numpy array and transpose dimensions from 'dhwc' to 'dchw'.
    Args:
        transpose: whether to transpose or not, default True, False for slowfast.
    """
    def __init__(self, transpose=True):
        self.transpose = transpose

    def __call__(self, results):
        """ 
        Performs Image to NumpyArray operations.
        Args:
            imgs: List where each item is a PIL.Image.
            For example, [PIL.Image0, PIL.Image1, PIL.Image2, ...]
        return:
            np_imgs: Numpy array.
        """
        imgs = results['imgs']
        np_imgs = (np.stack(imgs)).astype('float32')
        if self.transpose:
            np_imgs = np_imgs.transpose(0, 3, 1, 2)  # tchw
        results['imgs'] = np_imgs
        return results

# 读取图像文件
img = Image.open("image.jpg")

# 应用Image2Array类将图像转换为Numpy数组
image2array = Image2Array()
np_img = image2array({'imgs': [img]})['imgs'][0]

# 输出数组形状
print(np_img.shape)

在上面的代码中，我们首先使用PIL库打开一个图像文件，然后使用Image2Array类将其转换为Numpy数组。最后，我们输出数组的形状。注意，我们将图像文件转换为单个PIL.Image对象，并将其放入一个列表中，因为Image2Array类预期的输入是一个图像列表。