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如何以非结构化文件格式发送数据

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Anonim

非结构化数据文件由一系列位组成。该文件不会以任何方式将这些位彼此分开。你不能简单地查看文件,看到任何结构,因为没有任何可见的东西。非结构化文件格式依靠文件用户来了解如何解释数据。例如,图像文件的每个像素可以由三个32位字段组成。知道每个字段是32位是由你决定的。文件开始处的标题可能会提供关于解释文件的线索,但即使如此,您也需要知道如何与文件进行交互。

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这个例子展示了如何将图片作为非结构化文件进行处理。示例图像是来自公共领域的公共领域。维基媒体。有机要处理图像,您需要访问scikit-image库,这是用于图像处理的免费算法集合。这是一个这个库的教程。

第一项任务是能够使用以下代码在屏幕上显示图像。 (这段代码可能需要一点时间才能运行,当繁忙指示器从IPython Notebook标签中消失时,图像就准备好了。)

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from skimage。 io从skimage导入imread

。从matplotlib转换import resize

import pyplot as plt

import matplotlib。 cm = 999“example_file =(”http:// upload.wikimedia.org/“+

”wikipedia / commons / 7 / 7d / Dog_face.png“) image image = imread(example_file,as_grey =真)

PLT。 imshow(image,cmap = cm。gray)

PLT。 show()

代码首先导入一些库。然后它创建一个字符串,指向示例文件在线,并将其放置在

example_file

中。该字符串是

imread() 方法调用的一部分, as_grey 被设置为 True as_grey 参数告诉Python将彩色图像变成灰度。任何已经在灰度的图像仍然是这样。 现在您已经加载了一个图像,现在是时候渲染它(准备好在屏幕上显示了), imshow() 函数执行渲染并使用灰度色图,

> show() 功能实际上为您显示 图像 在您渲染并显示图像后,图像显示在屏幕上 完成查看后关闭图像。 ( In [*]:

项中的星号告诉您代码仍在运行,您不能继续下一步。)关闭图像的行为结束了代码段。现在有一个记忆中的图像,你可能想了解更多关于它。当您运行以下代码时,您会发现图像类型和大小:

print(“数据类型:%s,形状:%s”% (类型(图像),图像形状)) 这个调用的输出告诉你图像类型是一个

numpy。 ndarray

,图像大小为90像素×90像素。图像实际上是一个像素数组,你可以通过各种方式进行操作。例如,如果要剪裁图像,可以使用以下代码来操作图像数组:

image2 = image [5:70,0:70] plt。 imshow(image2,cmap = cm。gray) plt。显示()

numpy的。在

图像2

中的ndarray 小于 图像 中的图像,因此输出也较小。典型的结果如下所示。裁剪图像的目的是使其具有特定的尺寸。这两个图像必须是相同的大小,您可以分析它们。裁剪是确保图像尺寸正确分析的一种方法。裁剪图像使其更小。 另一种可用于更改图像大小的方法是调整其大小。以下代码将图像的大小调整为特定大小以进行分析: image3 = resize(image2,(30,30),mode =“nearest”) plt。 (image3,cmap = cm。gray)

print(“数据类型:%s,形状:%s”%

(type(image3),image3。shape))

print()

函数会告诉您图像现在大小为30像素x 30像素。您可以将它与具有相同尺寸的任何图像进行比较。

将所有图像放在合适的尺寸后,您需要将其压平。数据集行始终是单个维度,而不是两个维度。该图像目前是30像素×30像素的数组,因此您无法将其作为数据集的一部分。以下代码将

image3

变平,以使其成为存储在 image_row 中的900个元素的数组:

image_row = image3。 flatten() print(“data type:%s,shape:%s”% (type(image_row),image_row。shape)) 注意类型仍然是一个 numpy。 ndarray

。您可以将此数组添加到数据集,然后使用数据集进行分析。如预期的那样,大小是900个元素。

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