Блог

Рабочий процесс моей функции следующий:

• извлечение jpg с помощью запроса python get
• сохраните изображение в формате png (даже если оно загружено в формате jpg) на диске
• используйте imageio для чтения с образа диска и преобразования его в массив numpy
• работа с массивом

Это то, что я делаю, чтобы сохранить:

 response = requests.get(urlstring, params=params)
      if response.status_code == 200:
            with open('PATH%d.png' % imagenumber, 'wb') as output:
                output.write(response.content)
  

Это то, что я делаю для загрузки и преобразования png в np.array

 imagearray = im.imread('PATH%d.png' % imagenumber)
  

Поскольку мне не нужно постоянно хранить то, что я загружаю, я попытался изменить свою функцию, чтобы напрямую преобразовать response.content в массив Numpy. К сожалению, каждая библиотека, подобная imageio, работает одинаково, считывая uri с диска и преобразуя его в np.array.

Я пробовал это, но, очевидно, это не сработало, поскольку для ввода требуется uri

 response = requests.get(urlstring, params=params)
imagearray = im.imread(response.content))
  

Есть ли какой-либо способ преодолеть эту проблему? Как я могу преобразовать свой response.content в np.array?

imageio.imread способен считывать URL-адреса:

 import imageio

url = "https://example_url.com/image.jpg"

# image is going to be type <class 'imageio.core.util.Image'>
# that's just an extension of np.ndarray with a meta attribute

image = imageio.imread(url)
  

Дополнительную информацию вы можете найти в документации, там также есть примеры: https://imageio.readthedocs.io/en/stable/examples.html

Вы можете использовать BytesIO как file, чтобы пропустить запись в реальный файл.

 bites = BytesIO(base64.b64decode(response.content))
  

Теперь он у вас есть как BytesIO , так что вы можете использовать его просто как файл:

 img = Image.open(bites)
img_np = np.array(im)