使用Python Flask和Azure Blob优化和调整从用户收到的图像

Question

我正在使用我的网络应用程序（Python Flask）上的用户扫描/拍摄图像，其中存储在Azure Blob中。我需要将所有图像概括为标准分辨率，同时减小文件大小。 我打算在这些图像上应用OCR，因此保留图像质量也很重要。

在将图像存储在Azure Blob上之前，我需要在我的服务器（python flask）上执行此操作。我发现像picopt这样的图书馆并没有直接解决这个问题。还有一些可用的脚本可以从控制台调用，但我需要每次都自动执行它们。

很抱歉这里天真，但有人可以建议一个解决方案，所以我可以在python烧瓶应用程序中做到这一点吗？

我正在通过file = request.files['file']阅读该文件。我想在不保存的情况下对图像进行处理，因为我将它存储在Azure Blob中。

目标

• 单色图像（二值化）
• 图片压缩
• 保留宽高比

Answer 1

Pillow怎么样？它是一个通用的图像实用程序模块，特别是Image.resize，你可以做你想要的。

Answer 2

图像处理很复杂，通常很耗时。在请求的处理程序中执行“可用脚本”或Pillow（如@reptilicus建议的）并不是一个好主意，因为它们将长时间占用资源并限制应用程序性能。但是您可以设置Celery实例并在后台执行图像处理任务。完成图像处理任务后，您可以启动另一项任务，将已调整大小的图像上载到Azure Blob。您将能够重试任务并执行更多操作。类似的应用程序设置将提供稳健性和可扩展性。

Answer 3

在Azure上，处理图像的常用方法是使用WebJob与Azure存储队列结合使用。

您可以尝试首先将上传图像存储到Azure存储队列中，然后从存储队列中检索图像，以使用WebJob作为后台任务逐个处理，并将处理后的图像存储到Azure存储队列中。

作为参考，您可以看到文档Run Background tasks with WebJobs和How to use Queue storage from Python来了解它们。

希望它有所帮助。如有任何疑虑，请随时告诉我。