Question

我有一个以字节为单位的图像：

print(image_bytes)

b'\xff\xd8\xff\xfe\x00\x10Lavc57.64.101\x00\xff\xdb\x00C\x00\x08\x04\x04\x04\x04\x04\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x06\x07\x07\x07\x08\x08\x08\x07\x07\x07\x06\x06\x07\x07\x08\x08\x08\x08\t\t\t\x08\x08\x08\x08\t\t\n\n\n\x0c\x0c\x0b\x0b\x0e\x0e\x0e\x11\x11\x14\xff\xc4\x01\xa2\x00\x00\x01\x05\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\x01\x00\x03\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\ ... some other stuff

我可以使用Pillow将其转换为NumPy数组：

image = numpy.array(Image.open(io.BytesIO(image_bytes)))

但我并不喜欢使用Pillow。有没有办法使用清晰的OpenCV，或者直接使用NumPy，还是其他更快的库？

Answer 1

我创建了一个2x2 JPEG image来测试它。图像具有白色，红色，绿色和紫色像素。我使用了cv2.imdecode和numpy.frombuffer

import cv2
import numpy as np

f = open('image.jpg', 'rb')
image_bytes = f.read()  # b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10...'

decoded = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_bytes, np.uint8), -1)

print('OpenCV:\n', decoded)

# your Pillow code
import io
from PIL import Image
image = np.array(Image.open(io.BytesIO(image_bytes))) 
print('PIL:\n', image)

这似乎有效，尽管频道顺序是BGR而不是PIL.Image中的RGB。您可能会使用一些标志来调整它。测试结果：

OpenCV:
 [[[255 254 255]
  [  0   0 254]]

 [[  1 255   0]
  [254   0 255]]]
PIL:
 [[[255 254 255]
  [254   0   0]]

 [[  0 255   1]
  [255   0 254]]]

Answer 2

我在整个互联网上搜索了一下，终于解决了：

NumPy数组（cv2图像）-转换

numpy转换为字节

和

字节为NumPy

：。

{
  "numbers": [
    {
      "a": 0.795741457922079,
      "b": 0.07941685760724382,
      "c": 0.048012832026655516
    },
    {
      "a": 0.17600389141580575,
      "b": 0.4720288949307833,
      "c": 0.8079844242898715
    },
  ]
}

您可以从here

获取完整的代码

Python - 使用OpenCV将字节图像转换为NumPy数组

2 个答案: