相关疑难解决方法(0)

Numpy array()和asarray()功能有什么区别？你什么时候应该使用一个而不是另一个？它们似乎为我能想到的所有输入产生相同的输出.

我这样创建了一个数组:

import numpy as np
data = np.zeros( (512,512,3), dtype=np.uint8)
data[256,256] = [255,0,0]

我想要做的是在512x512图像的中心显示一个红点.(至少从...开始......我想我可以从中找出其余部分)

当取消选中"在浏览器中显示PDF"选项时,有没有办法强制PDF文件在浏览器中打开？

我尝试使用embed标签和iframe,但只有在选中该选项时才有效.

我能做什么？

我使用PIL生成了一个图像.如何将其保存到内存中的字符串？该Image.save()方法需要一个文件.

我想在字典中存储几个这样的图像.

我有这个大小为128 x 128像素的图像,RGBA作为字节值存储在我的内存中.但

from PIL import Image

image_data = ... # byte values of the image
image = Image.frombytes('RGBA', (128,128), image_data)
image.show()

抛出异常

ValueError:没有足够的图像数据

为什么？我究竟做错了什么？

使用 python 模块fastAPI，我不知道如何返回图像。在烧瓶中，我会做这样的事情：

@app.route("/vector_image", methods=["POST"])
def image_endpoint():
    # img = ... # Create the image here
    return Response(img, mimetype="image/png")

这个模块中对应的调用是什么？

一些代码:

import cStringIO

def f():
    buffer = cStringIO.StringIO()
    buffer.write('something')
    return buffer.getvalue()

该文件说:

StringIO.close():释放内存缓冲区.尝试使用已关闭的StringIO对象执行进一步操作将引发ValueError.

我是否必须这样做buffer.close(),否则当缓冲区超出范围并被垃圾收集时会自动发生？

更新:

我做了一个测试:

import StringIO, weakref

def handler(ref):
    print 'Buffer died!'

def f():
    buffer = StringIO.StringIO()
    ref = weakref.ref(buffer, handler)
    buffer.write('something')
    return buffer.getvalue()

print 'before f()'
f()
print 'after f()'

结果:

vic@wic:~/projects$ python test.py 
before f()
Buffer died!
after f()
vic@wic:~/projects$

我有以下代码:

imgs = glob.glob('/home/chipin/heart/tray.png')
current_img = io.imread(imgs[0])
cv2.imwrite('/home/chipin/heart/01.png', current_img[0:511,0:511])  

图片尺寸为512*512,保存后蓝色图片变黄.似乎放弃了一个频道.我真的不知道为什么.

这是current_img的值:

我正在通过tcp将我的iPhone中的png图像传输到我的MacBook.MacBook代码来自http://docs.python.org/library/socketserver.html#requesthandler-objects.如何转换图像以用于OpenCV？之所以选择png是因为它们很有效,但可以使用其他格式.

我写了一个测试程序,从文件中读取rawImage,但不知道如何转换它:

# Read rawImage from a file, but in reality will have it from TCPServer
f = open('frame.png', "rb")
rawImage = f.read()
f.close()

# Not sure how to convert rawImage
npImage = np.array(rawImage)
matImage = cv2.imdecode(rawImage, 1)

#show it
cv.NamedWindow('display')
cv.MoveWindow('display', 10, 10)
cv.ShowImage('display', matImage)
cv. WaitKey(0)

我在FastAPI和Flask中编写了具有相同功能的相同 API 应用程序。但是，当返回 JSON 时，两个框架之间的数据格式不同。两者都使用相同的json库，甚至相同的代码：

import json
from google.cloud import bigquery
bigquery_client = bigquery.Client()

@router.get('/report')
async def report(request: Request):
    response = get_clicks_impression(bigquery_client, source_id)
    return response

def get_user(client, source_id):
    try:
        query = """ SELECT * FROM ....."""
        job_config = bigquery.QueryJobConfig(
            query_parameters=[
                bigquery.ScalarQueryParameter("source_id", "STRING", source_id),
            ]
        )
        query_job = client.query(query, job_config=job_config)  # Wait for the job to complete.
        result = []
        for row in query_job:
            result.append(dict(row))
        json_obj = json.dumps(result, indent=4, sort_keys=True, default=str)

    except Exception as e:
        return …