深入理解JSON规范及其在Linux下的应用

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资源摘要信息:"JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript语言的一个子集,但JSON是独立于语言的,很多编程语言都支持JSON格式数据的生成和解析,包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python, Ruby等。 JSON文件通常使用.json作为文件扩展名,是文本文件格式,可以存储简单的数据结构。JSON格式使用了类似于C语言中的结构体和数组的语法,因此对很多开发者来说,理解和使用JSON格式是一件很容易的事情。 在Linux环境下,JSON的处理和应用十分广泛。Linux系统提供了多种工具和命令来操作JSON数据,例如使用命令行工具如jq和json.tool,以及编写脚本通过编程语言的JSON库进行处理。 JSON规范详细定义了数据结构的表示方式,主要包括以下几种数据类型: 1. 对象:由键值对组成的数据结构,用大括号{}包围。例如:{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}。 2. 数组:值的有序集合,用方括号[]包围。例如:["apple", "banana", "cherry"]。 3. 值:可以是字符串、数字、布尔值、null、对象或数组。 4. 字符串:由双引号包围的零个或多个Unicode字符组成。例如:"Hello World!"。 5. 数字:可以是整数或浮点数。例如:42或3.14。 6. 布尔值:true或false。 7. null:表示空值或不存在的值。 JSON的特性包括: - 独立于语言:JSON具有良好的语言中立性,其基本数据结构在多种编程语言中都有相似的表示方式。 - 文本文件:JSON是一种文本格式,可以使用任何文本编辑器创建和编辑。 - 数据交换:JSON数据可以轻松地在服务器和客户端之间传递,不需要额外的数据转换。 - 结构简单:JSON格式简单明了,易于解析和生成。 在开发过程中,JSON常用于配置文件、API交互、网络数据交换等场景。了解和掌握JSON规范对于IT行业的专业人士来说是基础且必备的技能之一。 在实际应用中,开发者经常需要将JSON数据与程序中的数据结构进行转换。例如,在Python中,可以使用json模块来将Python字典转换为JSON字符串,或者将JSON字符串转换回Python字典。这样的操作在进行HTTP请求的响应解析时尤为重要。 为了更好地理解和应用JSON格式,开发者应深入学习JSON规范,并通过实践来提高处理JSON数据的能力。此外,了解各种编程语言中的JSON库及其使用方法,以及熟悉Linux环境下的JSON处理工具,对于提高开发效率和程序质量都是十分有益的。" 【注】由于提供的文件信息中只包含了一个文件名“JSON.doc”,没有其他文件内容的具体信息,因此无法提供针对该文件内容的具体知识点。上述内容是根据标题、描述和标签提供的JSON相关知识点总结。如果需要针对“JSON.doc”文件的具体内容提供知识点,需要提供文件的具体内容。

import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") 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",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)不用supervision 包 用别的方式解析

2023-07-16 上传