ndarray 转 QImage / 张生荣

Pyqt QImage 与 np array 转换方法

项目使用Pyqt作为UI框架,使用相机线程捕捉image,并在QGraphicsView中显示,遇到以下问题: 1.采集的数据为nparray数据,需转换为QImage 转换代码如下: img=cv2 ...

在numpy的ndarray类型中,似乎没有直接返回特定索引的方法,我只找到了where函数,但是where函数对于寻找某个特定值对应的索引很有用,对于返回一定区间内值的索引不是很有效,至少我没有弄明 ...

机器环境: Python 3.6.4 numpy==1.14.0 pandas==0.22.0 解决方法: np.set_printoptions(suppress=True) 默认情况下,ndarr ...

本文主讲Python中Numpy数组的类型.全0全1数组的生成.随机数组.数组操作.矩阵的简单运算.矩阵的数学运算. 尽管可以用python中list嵌套来模拟矩阵,但使用Numpy库更方便. 定义数 ...

NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数 ...

如下所示: >> import numpy as np >> P = np.eye(3) >> P array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 p ...

最近的项目中大量涉及数据的预处理工作,对于ndarray的使用非常频繁.其中ndarray如何进行数值筛选,总结了几种方法. 1.按某些固定值筛选如下面这段代码从,ndarray中可以筛选出数值等于 ...

如下所示: >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None ...

在进行物体检测的ground truth boxes annotations包围框坐标数据整理时,需要实现这样的功能: numpy里面,对于N*4的数组,要实现对于每一行,如果第3列和第1列数值相等或 ...

如下所示: import numpy as np b = [[1,2,0], [4,5,0], [7,8,1], [4,0,1], [7,11,1] ] a=np.array([b]).reshape ...

如下所示: import numpy as np import codecs, json a = np.arange(10).reshape(2,5) # a 2 by 5 array b = a.t ...

预测结果转为numpy: logits=model(feature) #如果模型是跑在GPU上 result=logits.data.cpu().numpy() / logits.cpu().nump ...

如下所示: import numpy as np from PIL import Image img = Image.open(filepath) img_convert_ndarray = np.a ...

如下所示: import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.nan) print(ndarray) 当ndarray里面的存放的数据维度过大时, ...

numpy作为python科学计算的基础模块,支撑起了pandas.matplotlib等使用.其中,ndarray作为numpy的重要使用对象不得不研究理解一下. ndarray,存储单一数 ...

numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式,主要的处理方法有: .reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变 .resize(shape) : 与.re ...

在使用pytorch的时候,经常会涉及到两种数据格式tensor和ndarray之间的转换,这里总结一下两种格式的转换: 1. tensor cpu 和tensor gpu之间的转化: tensor ...

我们知道numpy.ndarray.reshape()是用来改变numpy数组的形状的,但是它的参数会有一些特殊的用法,这里我们进一步说明一下.代码如下: import numpy as np cla ...

介绍目前它是Python数值计算中最为重要的基础包,将numpy的数组的对象作为数据交互的通用语,一般我们要充分理解好矩阵计算的原理,这需要你要有一些线性代数的基础知识.在对数据处理.清洗.构造子集 ...