Question

在python中，我想转换已使用OpenCV处理过的图像，以便以某种图像格式（在这种情况下为 TIFF 进行传输，但是可以是：BMP，JPEG，PNG，.. ...）。

为此，将OpenCV映像编码到内存缓冲区中就足够了。问题是，当我使用cv2.imencode()进行此操作时，返回的对象仍然看起来像numpy数组：

import cv2
img_cv2_aka_nparr = cv2.imread('test.jpg')
my_format = '.tiff'
retval, im_buffer = cv2.imencode(my_format, img_cv2_aka_nparr)
print type(im_buffer)

im_buffer只是另一个numpy数组-根本不是TIFF编码的字节流！据我所知，Python中的OpenCV映像始终表现得像numpy数组，甚至通过numpy看起来也像type()数组。

实际上，如果您要创建虚拟的“ OpenCV映像”，则必须使用numpy-例如，参见https://stackoverflow.com/a/22921648/1021819

这是为什么，如何解决？也就是说，如何获取实际的TIFF编码字节流，而不是另一个numpy数组？

现在，我喜欢numpy，但是在这种情况下，我需要非Python服务可以读取该图像，因此它必须采用通用（最好是无损）格式（请参见上面的列表）。

（我已经绕过将numpy嵌入JSON的屋子，并决定反对它。）

我可以使用PIL / pillow，scipy和其他一些工具，但是我正在尝试最小化依赖关系（即，到目前为止仅cv2，numpy和内在函数）。

谢谢！

Answer 1

紧随https://stackoverflow.com/a/50630390/1021819并根据Dan Masek的评论建立（但不是很严格）之后，所需的额外步骤只是使用im_buffer.tobytes()，它返回可以通过流发送的字节串。

Python OpenCV图像似乎确实以纯numpy数组表示。正如Dan Masek指出的那样，可以使用cv2.imencode()将数组转换为TIFF，PNG，BMP，JPG等。

显然，围绕格式和压缩的选择存在一些争论。在上述情况下，首选无损压缩，这意味着TIFF，BMP或PNG（仍然存在争议）。与OpenCV的python绑定没有用于TIFF压缩的可调参数（与C ++绑定不同？），因此发现在其中执行并不容易。使用其他库，压缩级别显然会更好，但是我的目的是最小化依赖关系（见上文）。

BMP编码的图像不小于TIFF图像。 PNG压缩可在python OpenCV中进行调整，并设置

cv2.imencode('.png', nparr, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION),1])

到目前为止，

给出了最佳的尺寸速度权衡。谢谢。

如何从OpenCV映像而不是numpy数组中获取TIFF字节流？

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