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假设图像矩阵大小为32×32,将其转换为向量,首先创建1×1024的NumPy数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中

import numpy as np
 
def img2vector(filename):
 returnVect = np.zeros((1, 1024))
 fr = open(filename)
 for i in range(32):
  lineStr = fr.readline()
  for j in range(32):
   returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
 return returnVect

补充知识:旋转向量和旋转矩阵的互相转换(python cv2.Rodrigues()函数)

处理矩阵三维转换时,通常采用旋转矩阵,但是旋转变换其实只有三个自由度,用旋转向量表达时更为简洁。因此,需要实现从旋转向量和旋转矩阵之间的互转换。

旋转向量和旋转矩阵之间可以通过罗德里格斯公式进行转换:

python读取图像矩阵文件并转换为向量实例

代码实现:

可以直接采用opencv中的Rodrigues函数实现,函数原型:

void Rodrigues( InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian = noArray() );

参数:

输入src:旋转向量(3*1或者1*3)或者旋转矩阵(3*3);

输出dst:旋转矩阵(3*3)或者旋转向量(3*1或者1*3);

输出jacobin:可选项,输出雅克比矩阵(3*9或者9*3),输入数组对输出数组的偏导数。

python代码举例:

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import cv2
import numpy as np
T = np.zeros((1,3), np.float32)
a = (0.2,0.4,0.8)
print (a)
R = cv2.Rodrigues(a)
print (R[0])
v3 = (R[0][2,1],R[0][0,2],R[0][1,0])
print (v3)
c = cv2.Rodrigues(v3)
print (c[0])
b = cv2.Rodrigues(R[0])
print (b[0])
p = (-2.100418,-2.167796,0.27330)
print(cv2.Rodrigues(p)[0])

例子如下:

python读取图像矩阵文件并转换为向量实例

以上这篇python读取图像矩阵文件并转换为向量实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。