记录下在前后端传输中图像的编解码(使用python作为后端时传输的方式)
查了很多博客,能用的极少,这里写一个可以随取随用的。
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import base64
from io import BytesIO
# 从文件读取并转为base64编码
def img2str(img_path:str):
img = cv2.imread(img_path)
img_data = cv2.imencode('.jpg', img)[1].tobytes()
# 将图片编码成流数据,放到内存缓存中,然后转化成string格式
base64_data = base64.b64encode(img_data)
img_base64 = str(base64_data, encoding='utf-8')
return img_base64
# 从 array 将图像编码(直接编码即可,去掉读取那一步)
def array2str(img_np:np.array):
img_data = cv2.imencode('.jpg', img)[1].tobytes()
# 将图片编码成流数据,放到内存缓存中,然后转化成string格式
base64_data = base64.b64encode(img_data)
img_base64 = str(base64_data, encoding='utf-8')
return img_base64
# 读取编码后的图像字符串并转回图像
def str2img(img_str: str):
# base64 解码图像字符串
img_bs64 = base64.b64decode(img_str)
# 使用 pillow Image读取byte流
#(这里我试过用np 和 cv2 都不好用,用cv2会丢失维度信息)
pil_img = Image.open(BytesIO(img_bs64))
# 转为array 格式
img_rgb = np.asarray(pil_img)
# 把bgr 转为 rgb
img_bgr = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return img_bgr
对于1-2维的array 可以直接使用np
(适用灰度图)
此处参考:https://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/84445334
(ps 这篇博客的第一部分可能有点问题)
# 1 - 2 维数组可以直接从np编码(适合灰度图)
def arr2d2str(arr):
# 只支持1维或者2维数组,numpy数组转化成字节流
assert len(arr.shape)<=2,'only allowed 1d or 2d array'
bytesio = BytesIO()
np.savetxt(bytesio, arr)
content = bytesio.getvalue()
b64_code = base64.b64encode(content)
arr2d_str = str(b64_code,encoding='utf-8')
return arr2d_str
# 从base64编码恢复numpy数组
def str2arr2d(arr2d_str):
b64_decode = base64.b64decode(arr2d_str)
arr = np.loadtxt(BytesIO(b64_decode))
print(arr)
return arr