我有一个Serializable对象，它应该包含一个java.awt.Image作为它的成员。我应该如何序列化它？(从不太清楚的第一个版本编辑，抱歉。) 最佳答案 ImageIcon实现了Serializable，它可以用来包装一个Image类http://java.sun.com/j2se/1.5.0/docs/api/javax/swing/ImageIcon.html 关于java-如何最好地序列化java.awt.Image？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我正在搜索JavaAdvancedImaging的最新官方二进制版本(至少是独立于平台的纯Java版本)。官方项目网页在http://java.net/projects/jai-core/但它仅链接到源代码-未提及二进制构建-还是我太盲目而看不到它们？
不确定我应该如何做到这一点。任何帮助将不胜感激 最佳答案 从输入流中读取并写入ByteArrayOutputStream，然后调用它的toByteArray()获取字节数组。创建一个ByteArrayInputStream围绕字节数组以从中读取。这是一个快速测试:importjava.io.*;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]arg)throwsThrowable{Filef=newFile(arg[0]);InputStreamin=newFileInputStream(f
我正在将一些基于PIL的代码转换为NumPy，但我发现skimage.transform.rotate函数比PIL的Image.rotate慢显着。作为一个粗略的比较，使用skimage对~1000x1000像素图像进行旋转需要大约2.2秒，而Image.rotate需要大约0.1秒:importtimefromPILimportImageimportnumpyasnpfromskimage.transformimportrotateim=Image.open("some_big_image.png").convert("L")print"Imagesize:%s"%(im.size,
我正在尝试在MacMaverick中遵循这个pytesser(link)的例子。>>>frompytesserimport*>>>im=Image.open('phototest.tif')>>>text=image_to_string(im)但是，在最后一行我收到了这个错误信息:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"pytesser.py",line31,inimage_to_stringcall_tesseract(scratch_image_name,scratch_text_name_root)File"pytess
好吧，标题是不言自明的。我有一个图像文件，我想分别将其分成Y、Cb和Cr。打开文件后，将其从RGB(这是打开图像文件时的默认模式)转换为YCbCr，然后使用numpy.array()将其转换为数组，结果是一个具有4个channel的二维数组，这不是我根据http://www.nmt.edu/tcc/help/pubs/pil/pil.pdf中的文档进行了预期这是我在解释器中所做的:ImageFile=Image.open('filePath','r')ImageFile=ImageFile.convert('YCbCr')ImageFileYCbCr=numpy.array(Image
我正在使用optimize.leastsq来拟合数据。我想将拟合参数限制在一定范围内。使用optimize.leastsq时是否可以定义边界？边界在optimize.fmin_slsqp中实现，但我更愿意使用optimize.leastsq。 最佳答案 我认为处理边界的标准方法是在参数超过边界时使要最小化的函数(残差)非常大。importscipy.optimizeasoptimizedefresiduals(p,x,y):ifwithin_bounds(p):returny-model(p,x)else:return1e6p,co
给定一组3D点，一般问题是找到以下形式的平面方程的a,b,c系数:z=a*x+b*y+c使得生成的平面是该组点的最佳拟合。在thisSOanswer,函数scipy.optimize.minimize用于解决这个问题。它依赖于对系数的初始猜测，并最小化对每个点到平面表面的距离求和的误差函数。在thiscode(基于thisotherSOanswer)scipy.linalg.lstsq函数用于解决相同的问题(当限制为一阶多项式时)。它求解方程z=A*C中的C，其中A是x,y的串联点集合的坐标，z是集合的z坐标，C是a，b,c系数。与上面方法中的代码不同，这个方法似乎不需要对平面系数进行
我正在使用PythonFlask作为我的后端，但遇到了一个小问题。在前端应用程序中，我有一个包含图像上传功能的表单。在后端，我将一个变量引用到图像中image=request.files['image']导出一个FileStorage对象。我想将图像转换为base64格式，以便将其插入到我的数据库中。我尝试了很多东西，但没有任何效果。有人知道吗？ 最佳答案 基本上您需要将其作为流读取，然后将其转换为base64格式。检查以下答案:Encodinganimagefilewithbase64解决方案应该是这样的:importbase64
我的wxpython应用程序使用pyinstaller编译得很好，直到添加了一些基于fromscipy.optimizeimportleastsq语句的功能。我该如何解决这个问题？ 最佳答案 第一次在cmd中运行命令pyinstallermyscript.py时，将创建一个myscript.spec文件(或者您可以手动创建)。该文件允许您指定隐藏的导入，我发现(通过漫长而乏味的试错过程)以下隐藏的导入可以解决问题:'scipy.special._ufuncs_cxx''scipy.linalg.cython_blas''scipy.
