小技巧——网页下载提速

本文介绍了如何通过开启Chrome浏览器的内部实验性功能「Parallel download」来提高网页下载速度。用户只需在地址栏输入chrome://flags,然后搜索并启用该功能,即可实现更快的下载体验。

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在 Chrome 地址栏中,输入chrome://flags

在 flags 页面顶部的搜索框,输入「Parallel download」,将其设置为「Enabled

### 将 NumPy 数组转换为 OpenCV 轮廓格式 在处理计算机视觉任务时,经常需要将 NumPy 数数组转换为适合 OpenCV 使用的轮廓格式。OpenCV 的轮廓通常是一个三维结构 `(number_of_contours, 1, 2)` 或者二维结构 `(number_of_points, 1, 2)`,其中 `number_of_contours` 表示轮廓的数量,而每个轮廓由多个点组成,这些点存储的是坐标位置。 为了实现这一目标,可以按照以下方式构建 NumPy 数组并将其适配到 OpenCV 所需的格式: #### 数据准备与转换逻辑 假设我们有一个简单的 NumPy 数组表示一组点的位置: ```python points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], ..., [xn, yn]], dtype=np.int32) ``` 要使其兼容 OpenCV 的轮廓格式,可以通过调整其维度来满足所需的形状 `(number_of_points, 1, 2)`。这一步骤可通过 `np.expand_dims()` 函数完成[^4]。 以下是完整的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np # 假设这是我们的初始数据集 initial_data = np.array([ [10, 20], [30, 40], [50, 60] ], dtype=np.int32) # 调整形状以匹配 OpenCV 轮廓格式 (number_of_points, 1, 2) contour_format = np.expand_dims(initial_data, axis=1) print(contour_format.shape) # 输出应为 (3, 1, 2),即三个点组成的单个轮廓 ``` 上述代码中的关键在于使用了 `np.expand_dims()` 方法,在第二个轴上扩展了一个新的维度,从而使得最终的数据结构能够被 OpenCV 正确解析。 #### 错误排查注意事项 当尝试绘制或者操作轮廓时,可能会遇到类似于错误提示:“cv2.error: OpenCV(4.8.1)” 这样的异常情况[^1]。这类问题通常是由于输入数据不符合预期格式所引起的。因此务必确认所提供的 NumPy 数组已经过适当预处理,并且具备正确的数据类型 (`int32`) 和尺寸规格。 另外需要注意的一点是关于图像对象及其关联数组之间的关系。正如另一处提到的情况那样,某些场景下直接修改来自 PIL 图像转置后的 NumPy 数组可能导致失败,原因是该数组可能处于只读状态[^2]。所以在实际应用过程中建议先复制一份独立副本再做进一步编辑动作以免引发不必要的麻烦。 最后提醒一点有关性能优化方面的小技巧——相比于纯 Python 实现的操作手法而言利用内置函数往往能带来显著提速效果比如翻转图片之类的简单变换完全可以依赖于专门设计好的库级接口而非手动逐像素迭代计算.
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