如何将Python中读取的图像矩阵文件转化为向量实例？

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设定图像矩阵大小为32x32，将其转换为向量。首先创建一个1x1024的NumPy数组。然后打开指定的文件，循环读取文件的前32行，并将每行的前32个字符值存储在NumPy数组中。

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：

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：

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