この記事では、OpenCVのcv.Matと.txtファイルのデータの読み書き操作を主に紹介しますので、皆さんに共有して参考にしてください
1. OpenCV形式の.txtファイルを読み書きするには
を使用できます。 cvSave cvLoad で実装された形式は .xml/.yml に似ていますが、OpenCV でのデータの読み取りと書き込みに専念する場合は、.xml/.yml ファイル形式を使用することをお勧めします。とても読みやすいからです。
.txtファイルの読み書きにはcvSaveとcvLoadを使用します。実装方法やデータ形式は基本的に.ymlファイルと同じです。
例: cvSave("camera_matrix.txt",camera_matrix); //camera_matrix の配列ヘッダーとそれが参照するデータを保存します (yml 形式に似たファイル)
2. 他の .txt ファイル データをインポート/エクスポートします。プログラム
通常の sprintf_s と fprintf_s で実装できますが、効率は比較的低いです。 ここでは、std の steam と Vector を使用する、手早く簡単に使用できる方法を紹介します。
#include <iostream> #include <fstream> #include <iterator> #include <vector> using namespace std; /*---------------------------- * 功能 : 将 cv::Mat 数据写入到 .txt 文件 *---------------------------- * 函数 : WriteData * 访问 : public * 返回 : -1:打开文件失败;0:写入数据成功;1:矩阵为空 * * 参数 : fileName [in] 文件名 * 参数 : matData [in] 矩阵数据 */ int WriteData(string fileName, cv::Mat& matData) { int retVal = 0; // 打开文件 ofstream outFile(fileName.c_str(), ios_base::out); //按新建或覆盖方式写入 if (!outFile.is_open()) { cout << "打开文件失败" << endl; retVal = -1; return (retVal); } // 检查矩阵是否为空 if (matData.empty()) { cout << "矩阵为空" << endl; retVal = 1; return (retVal); } // 写入数据 for (int r = 0; r < matData.rows; r++) { for (int c = 0; c < matData.cols; c++) { uchar data = matData.at<uchar>(r,c); //读取数据,at<type> - type 是矩阵元素的具体数据格式 outFile << data << "\t" ; //每列数据用 tab 隔开 } outFile << endl; //换行 } return (retVal); } /*---------------------------- * 功能 : 从 .txt 文件中读入数据,保存到 cv::Mat 矩阵 * - 默认按 float 格式读入数据, * - 如果没有指定矩阵的行、列和通道数,则输出的矩阵是单通道、N 行 1 列的 *---------------------------- * 函数 : LoadData * 访问 : public * 返回 : -1:打开文件失败;0:按设定的矩阵参数读取数据成功;1:按默认的矩阵参数读取数据 * * 参数 : fileName [in] 文件名 * 参数 : matData [out] 矩阵数据 * 参数 : matRows [in] 矩阵行数,默认为 0 * 参数 : matCols [in] 矩阵列数,默认为 0 * 参数 : matChns [in] 矩阵通道数,默认为 0 */ int LoadData(string fileName, cv::Mat& matData, int matRows = 0, int matCols = 0, int matChns = 0) { int retVal = 0; // 打开文件 ifstream inFile(fileName.c_str(), ios_base::in); if(!inFile.is_open()) { cout << "读取文件失败" << endl; retVal = -1; return (retVal); } // 载入数据 istream_iterator<float> begin(inFile); //按 float 格式取文件数据流的起始指针 istream_iterator<float> end; //取文件流的终止位置 vector<float> inData(begin,end); //将文件数据保存至 std::vector 中 cv::Mat tmpMat = cv::Mat(inData); //将数据由 std::vector 转换为 cv::Mat // 输出到命令行窗口 //copy(vec.begin(),vec.end(),ostream_iterator<double>(cout,"\t")); // 检查设定的矩阵尺寸和通道数 size_t dataLength = inData.size(); //1.通道数 if (matChns == 0) { matChns = 1; } //2.行列数 if (matRows != 0 && matCols == 0) { matCols = dataLength / matChns / matRows; } else if (matCols != 0 && matRows == 0) { matRows = dataLength / matChns / matCols; } else if (matCols == 0 && matRows == 0) { matRows = dataLength / matChns; matCols = 1; } //3.数据总长度 if (dataLength != (matRows * matCols * matChns)) { cout << "读入的数据长度 不满足 设定的矩阵尺寸与通道数要求,将按默认方式输出矩阵!" << endl; retVal = 1; matChns = 1; matRows = dataLength; } // 将文件数据保存至输出矩阵 matData = tmpMat.reshape(matChns, matRows).clone(); return (retVal); }
関連する推奨事項:
Python3.4.3でtxtテキストを一行ずつ読んで重複を削除する方法
以上がOpenCV cv.Mat および .txt ファイルのデータの読み取りおよび書き込み操作の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール
