如何在python opencv中从数组中读取原始png？

我正在通过tcp将png图像从iPhone传输到MacBook。MacBook代码来自。如何将图像转换为与OpenCV一起使用？之所以选择png是因为它们很有效，但也可以使用其他格式

我编写了一个测试程序，从文件中读取原始图像，但不确定如何转换：

# Read rawImage from a file, but in reality will have it from TCPServer
f = open('frame.png', "rb")
rawImage = f.read()
f.close()

# Not sure how to convert rawImage
npImage = np.array(rawImage)
matImage = cv2.imdecode(rawImage, 1)

#show it
cv.NamedWindow('display')
cv.MoveWindow('display', 10, 10)
cv.ShowImage('display', matImage)
cv. WaitKey(0)

（您的问题似乎被标记为objective-c，但您需要Python，您的示例也是如此，所以我将使用它。） 我的第一篇关于堆栈溢出的帖子

cv.LoadImageM方法似乎就是您想要的

示例用法：

LoadImage（文件名，iscolor=CV\u LOAD\u IMAGE\u COLOR）→ 没有

函数cvLoadImage从指定的文件和 返回指向加载图像的指针。目前，您正在创建以下文件 支持以下格式：

Windows bitmaps - BMP, DIB
JPEG files - JPEG, JPG, JPE
Portable Network Graphics - PNG
Portable image format - PBM, PGM, PPM
Sun rasters - SR, RAS
TIFF files - TIFF, TIF

注意，在当前的实现中，alpha通道（如果有）是 从输出图像中剥离，例如，将显示4通道RGBA图像 加载为RGB

我想出来了：

# Read rawImage from a file, but in reality will have it from TCPServer
f = open('frame.png', "rb")
rawImage = f.read()
f.close()

# Convert rawImage to Mat
pilImage = Image.open(StringIO(rawImage));
npImage = np.array(pilImage)
matImage = cv.fromarray(npImage)

#show it
cv.NamedWindow('display')
cv.MoveWindow('display', 10, 10)
cv.ShowImage('display', matImage)
cv. WaitKey(0) 

另一方面,

在读取实际文件的情况下，这也适用于unicode路径（在windows上测试）

---

@Andy Rosenblum的作品，如果使用过时的cv python API（与cv2相比），这可能是最好的解决方案

然而，因为这个问题对于最新版本的用户来说同样有趣，所以我建议以下解决方案。以下示例代码可能优于公认的解决方案，因为：

它与较新的OpenCV python API（cv2与cv）兼容。此解决方案在opencv 3.0和python 3.0下进行了测试。我相信opencv 2.x和/或Python2.7x只需要一些小的修改

进口减少。这一切都可以通过numpy和opencv直接完成，不需要StringIO和PIL

下面是我如何创建直接从文件对象解码的opencv图像，或从文件对象读取的字节缓冲区解码的opencv图像

import cv2
import numpy as np

#read the data from the file
with open(somefile, 'rb') as infile:
     buf = infile.read()

#use numpy to construct an array from the bytes
x = np.fromstring(buf, dtype='uint8')

#decode the array into an image
img = cv2.imdecode(x, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#show it
cv2.imshow("some window", img)
cv2.waitKey(0)

---

请注意，在opencv 3.0中，各种常量/标志的命名约定已更改，因此如果使用opencv 2.x，则需要将标志cv2.IMREAD_更改为未更改。此代码示例还假设您正在加载标准的8位图像，但如果不是，则可以使用np.fromstring中的dtype='…'标志。

当您必须从文件加载时，此简单解决方案可以完成此任务（使用

opencv-python-3.2.0.6

进行测试）：

这对我来说很有用（现在）：

导入cv2
将numpy作为np导入
数据=打开（'016e263c726a.raw'）。读取（）
x=np.frombuffer（数据，dtype='uint8'）。重塑（20482448）
cv2.imshow（'x'，x）；cv2.waitKey（）；cv2.destroyAllWindows（）

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但是它会读取未经任何特定格式保存的原始图像。

您发布的代码是否有问题？看起来一切正常。问题是png已经从tcp加载到内存中。LoadImageM要求保存到文件，然后加载该文件。这似乎是个好主意。很抱歉与标签混淆。所有这些链接都已断开：（可能是因为我使用的OpenCV版本比用于测试上述代码段的版本更新，但我必须将

cv2.CV\u LOAD\u IMAGE\u UNCHANGED

标志更改为

cv2.IMREAD\u UNCHANGED

。这个答案应该是镀金的。在使用二进制缓冲区时，最好使用

np.frombuffer

。实际上，请将数据类型更改为f numpy数组应始终为

uint8

，因为您只是在创建openCV可以处理的字节对象。实际图像的数据类型的更改由cv2.imdecode处理。

with open(image_full_path, 'rb') as img_stream:
    file_bytes = numpy.asarray(bytearray(img_stream.read()), dtype=numpy.uint8)
    img_data_ndarray = cv2.imdecode(file_bytes, cv2.CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED)
    img_data_cvmat = cv.fromarray(img_data_ndarray) #  convert to old cvmat if needed

import cv2
import numpy as np

#read the data from the file
with open(somefile, 'rb') as infile:
     buf = infile.read()

#use numpy to construct an array from the bytes
x = np.fromstring(buf, dtype='uint8')

#decode the array into an image
img = cv2.imdecode(x, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#show it
cv2.imshow("some window", img)
cv2.waitKey(0)

import cv2

img = cv2.imread(somefile)