def parse_data[path, dataset, flatten]:
if dataset != 'train' and dataset != 't10k':
raise NameError['dataset must be train or t10k']
label_file = os.path.join[path, dataset + '-labels-idx1-ubyte']
with open[label_file, 'rb'] as file:
_, num = struct.unpack[">II", file.read[8]]
labels = np.fromfile[file, dtype=np.int8] # int8
new_labels = np.zeros[[num, 10]]
new_labels[np.arange[num], labels] = 1
img_file = os.path.join[path, dataset + '-images-idx3-ubyte']
with open[img_file, 'rb'] as file:
_, num, rows, cols = struct.unpack[">IIII", file.read[16]]
imgs = np.fromfile[file, dtype=np.uint8].reshape[num, rows, cols] # uint8
imgs = imgs.astype[np.float32] / 255.0
if flatten:
imgs = imgs.reshape[[num, -1]]
return imgs, new_labels 2 là một số nguyên 8 bit không dấu có thể biểu thị các giá trị 0..255. def parse_data[path, dataset, flatten]:
if dataset != 'train' and dataset != 't10k':
raise NameError['dataset must be train or t10k']
label_file = os.path.join[path, dataset + '-labels-idx1-ubyte']
with open[label_file, 'rb'] as file:
_, num = struct.unpack[">II", file.read[8]]
labels = np.fromfile[file, dtype=np.int8] # int8
new_labels = np.zeros[[num, 10]]
new_labels[np.arange[num], labels] = 1
img_file = os.path.join[path, dataset + '-images-idx3-ubyte']
with open[img_file, 'rb'] as file:
_, num, rows, cols = struct.unpack[">IIII", file.read[16]]
imgs = np.fromfile[file, dtype=np.uint8].reshape[num, rows, cols] # uint8
imgs = imgs.astype[np.float32] / 255.0
if flatten:
imgs = imgs.reshape[[num, -1]]
return imgs, new_labels 3 Mặt khác thường là số nguyên có chữ ký 32 bit. Khi bạn tạo mảng bằng dtype = int, mỗi phần tử trong đó sẽ mất 4 byte. OpenCV rõ ràng mong đợi mảng sẽ được làm bằng các bộ dữ liệu 8 bit đại diện cho màu đỏ, xanh lá cây và xanh dương. Vì vậy, khi bạn vượt qua mảng số nguyên, bộ nhớ sẽ chứa một cái gì đó như thế này:0x00000080 0x00000080 0x00000080 .......
OpenCV nào diễn giải như:
{R = 0x00, g = 0x00, b = 0x00} {r = 0x80, g = 0x00, b = 0x00}, {r = 0x00, g = 0x00, b = 0x00} ...
Tôi đoán là những gì bạn có hình ảnh rất tối, khi kiểm tra kỹ hơn sẽ hiển thị các pixel màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam rất mờ.
Khi bạn thay đổi loại thành UINT8, mảng của bạn sẽ trông như thế này:
0x80 0x80 0x80 0x80 0x80 0x80 0x80 ....
Sau đó được OpenCV giải thích là các giá trị RGB màu xám:
{R=0x80,G=0x80,B=0x80}
Chuyển đổi UINT8 thành gấp đôi trong Python với các ví dụ mã
Trong phiên này, chúng tôi sẽ cố gắng giải quyết UINT8 để nhân đôi trong câu đố Python bằng cách sử dụng ngôn ngữ máy tính. Mã theo sau phục vụ như một minh họa của điểm này.
# to create an x-bit point with numpy, use np.intx # to create an unsigned x-bit point with numpy, use np.uintx # examples: import numpy as np a = np.int16[10000] # 10000 stored as a 16-bit number [can store numbers from -32768 to 32767] b = np.uint[10000] # 10000 stored as an unsigned 16-bit number [can store numbers from 0 to 65535]
Vấn đề với chuyển đổi UINT8 thành gấp đôi trong Python có thể được giải quyết theo nhiều cách khác nhau, tất cả đều được nêu trong danh sách sau đó.
# to create an x-bit point with numpy, use np.intx # to create an unsigned x-bit point with numpy, use np.uintx # examples: import numpy as np a = np.float64 [0.27745873 ] # 10000 stored as a 16-bit number [can store numbers from -32768 to 32767] b = np.unit8 [a] # 10000 stored as an unsigned 16-bit number [can store numbers from 0 to 65535]
Bằng cách nghiên cứu một loạt các ví dụ khác nhau, chúng tôi đã có thể tìm ra cách sửa chữa UINT8 chuyển đổi thành gấp đôi trong Python.
Làm thế nào để bạn chuyển đổi một số thành một cú đúp trong Python?
Sử dụng phương thức float [] hoặc phương thức thập phân [] để chuyển đổi chuỗi thành gấp đôi trong python. Chuyển đổi chuỗi thành Double giống như chuyển đổi chuỗi thành float.18-NOV-2021
Uint8 là gì trong Python?
Uint8. Số nguyên không dấu [0 đến 255]
Phạm vi của loại dữ liệu đơn vị 8 trong Numpy là gì?
Numpy với Python
Làm thế nào để bạn chuyển đổi float thành int in python?
Giá trị phao có thể được chuyển đổi thành giá trị INT không lớn hơn đầu vào bằng cách sử dụng toán học. Hàm sàn [], trong khi nó cũng có thể được chuyển đổi thành giá trị INT là số nguyên nhỏ nhất lớn hơn đầu vào sử dụng toán học. Hàm trần []. Mô-đun toán học sẽ được nhập để sử dụng các phương pháp này.16-JUL-2022
Làm thế nào để bạn có được 2 vị trí thập phân trong Python?
Sử dụng str. Định dạng [] với trên {:. 2f} trực tiếp dưới dạng chuỗi và float dưới dạng một số để hiển thị 2 vị trí thập phân trong Python. Cuộc gọi in và nó sẽ hiển thị phao với 2 vị trí thập phân trong bảng điều khiển.27-OCT-2021
Làm thế nào để bạn làm tròn đến 2 chữ số thập phân ở Python?
Khoa học dữ liệu thực tế sử dụng hàm vòng [] của Python Python đòi hỏi hai đối số. Đầu tiên là số được làm tròn. Đối số thứ hai quyết định số lượng vị trí thập phân mà nó được làm tròn. Để làm tròn số đến 2 số thập phân, đưa ra đối số thứ hai là 2.02-mar-2020
Làm thế nào để bạn nhân đôi trong Python?
Python không có loại dữ liệu kép tích hợp nhưng nó có loại float chỉ định số điểm nổi. Bạn có thể đếm gấp đôi trong Python là giá trị float được chỉ định với một điểm thập phân. Tất cả các nền tảng đại diện cho các giá trị Float Python là các giá trị chính xác kép 64 bit, theo tiêu chuẩn của IEEE 754.24-SEPT-2022
Kiểu dữ liệu UINT8 là gì?
Số nguyên không dấu của 8 bit. Kiểu dữ liệu UINT8 chứa tất cả các số toàn bộ từ 0 đến 255. Như với tất cả các số không dấu, các giá trị phải không âm. Uint8 chủ yếu được sử dụng trong đồ họa [màu sắc luôn không âm].
Phạm vi của Uint8 là gì?
0 đến 255 thập phân
Làm cách nào để thay đổi dtype trong python?
Để thay đổi DTYPE của đối tượng mảng đã cho, chúng tôi sẽ sử dụng Numpy. hàm astype []. Hàm có một đối số là kiểu dữ liệu đích.23-Jun-2021
Sau đây là 30 ví dụ mã của numpy.uint8 []. Bạn có thể bỏ phiếu cho những người bạn thích hoặc bỏ phiếu cho những người bạn không thích và đi đến dự án gốc hoặc tệp nguồn bằng cách theo các liên kết trên mỗi ví dụ. Bạn cũng có thể muốn kiểm tra tất cả các chức năng/lớp có sẵn của mô -đun Numpy hoặc thử chức năng tìm kiếm.30 code examples of numpy.uint8[]. You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like, and go to the original project or source file by following the links above each example. You may also want to check out all available functions/classes of the module numpy, or try the search function
Ví dụ 1
def test_bitmap_mask_resize[]:
# resize with empty bitmap masks
raw_masks = dummy_raw_bitmap_masks[[0, 28, 28]]
bitmap_masks = BitmapMasks[raw_masks, 28, 28]
resized_masks = bitmap_masks.resize[[56, 72]]
assert len[resized_masks] == 0
assert resized_masks.height == 56
assert resized_masks.width == 72
# resize with bitmap masks contain 1 instances
raw_masks = np.diag[np.ones[4, dtype=np.uint8]][np.newaxis, ...]
bitmap_masks = BitmapMasks[raw_masks, 4, 4]
resized_masks = bitmap_masks.resize[[8, 8]]
assert len[resized_masks] == 1
assert resized_masks.height == 8
assert resized_masks.width == 8
truth = np.array[[[[1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]]]]
assert [resized_masks.masks == truth].all[] Ví dụ #2
def parse_data[path, dataset, flatten]:
if dataset != 'train' and dataset != 't10k':
raise NameError['dataset must be train or t10k']
label_file = os.path.join[path, dataset + '-labels-idx1-ubyte']
with open[label_file, 'rb'] as file:
_, num = struct.unpack[">II", file.read[8]]
labels = np.fromfile[file, dtype=np.int8] # int8
new_labels = np.zeros[[num, 10]]
new_labels[np.arange[num], labels] = 1
img_file = os.path.join[path, dataset + '-images-idx3-ubyte']
with open[img_file, 'rb'] as file:
_, num, rows, cols = struct.unpack[">IIII", file.read[16]]
imgs = np.fromfile[file, dtype=np.uint8].reshape[num, rows, cols] # uint8
imgs = imgs.astype[np.float32] / 255.0
if flatten:
imgs = imgs.reshape[[num, -1]]
return imgs, new_labels Ví dụ #3
def show[]:
"""Output the contents of the buffer to Unicorn HAT HD."""
setup[]
if _addressing_enabled:
for address in range[8]:
display = _displays[address]
if display.enabled:
if _buffer_width == _buffer_height or _rotation in [0, 2]:
window = display.get_buffer_window[numpy.rot90[_buf, _rotation]]
else:
window = display.get_buffer_window[numpy.rot90[_buf, _rotation]]
_spi.xfer2[[_SOF + 1 + address] + [window.reshape[768] * _brightness].astype[numpy.uint8].tolist[]]
time.sleep[_DELAY]
else:
_spi.xfer2[[_SOF] + [numpy.rot90[_buf, _rotation].reshape[768] * _brightness].astype[numpy.uint8].tolist[]]
time.sleep[_DELAY] Ví dụ #4
def draw_heatmap[img, heatmap, alpha=0.5]:
"""Draw a heatmap overlay over an image."""
assert len[heatmap.shape] == 2 or \
[len[heatmap.shape] == 3 and heatmap.shape[2] == 1]
assert img.dtype in [np.uint8, np.int32, np.int64]
assert heatmap.dtype in [np.float32, np.float64]
if img.shape[0:2] != heatmap.shape[0:2]:
heatmap_rs = np.clip[heatmap * 255, 0, 255].astype[np.uint8]
heatmap_rs = ia.imresize_single_image[
heatmap_rs[..., np.newaxis],
img.shape[0:2],
interpolation="nearest"
]
heatmap = np.squeeze[heatmap_rs] / 255.0
cmap = plt.get_cmap['jet']
heatmap_cmapped = cmap[heatmap]
heatmap_cmapped = np.delete[heatmap_cmapped, 3, 2]
heatmap_cmapped = heatmap_cmapped * 255
mix = [1-alpha] * img + alpha * heatmap_cmapped
mix = np.clip[mix, 0, 255].astype[np.uint8]
return mix Ví dụ #5
def wer[self, r, h]:
# initialisation
d = np.zeros[[len[r]+1]*[len[h]+1], dtype=np.uint8]
d = d.reshape[[len[r]+1, len[h]+1]]
for i in range[len[r]+1]:
for j in range[len[h]+1]:
if i == 0:
d[0][j] = j
elif j == 0:
d[i][0] = i
# computation
for i in range[1, len[r]+1]:
for j in range[1, len[h]+1]:
if r[i-1] == h[j-1]:
d[i][j] = d[i-1][j-1]
else:
substitution = d[i-1][j-1] + 1
insertion = d[i][j-1] + 1
deletion = d[i-1][j] + 1
d[i][j] = min[substitution, insertion, deletion]
return d[len[r]][len[h]] Ví dụ #6
def draw_bounding_boxes[image, gt_boxes, im_info]:
num_boxes = gt_boxes.shape[0]
gt_boxes_new = gt_boxes.copy[]
gt_boxes_new[:,:4] = np.round[gt_boxes_new[:,:4].copy[] / im_info[2]]
disp_image = Image.fromarray[np.uint8[image[0]]]
for i in range[num_boxes]:
this_class = int[gt_boxes_new[i, 4]]
disp_image = _draw_single_box[disp_image,
gt_boxes_new[i, 0],
gt_boxes_new[i, 1],
gt_boxes_new[i, 2],
gt_boxes_new[i, 3],
'N%02d-C%02d' % [i, this_class],
FONT,
color=STANDARD_COLORS[this_class % NUM_COLORS]]
image[0, :] = np.array[disp_image]
return image Ví dụ #7
def z_color[self, z]:
z = float[z]
alpha = 1.0
if z