opencv 怎么读取打开的图片

我是用的python,cv2.imread()函数给它指定路径可以读取图片。
我现在想做的是:前端给我传一个post请求,此图片转化成base64的形式,我想通过cv2
打开,imread好像不行。求大神指教怎么办?

比如这样就会报错:

 a=open('C:\\Users\\51530\\Desktop\\openFace\\137.png', 'rb')
base64_data = base64.b64encode(a.read())

im2=base64.b64decode(base64_data)
cv2img=cv2.imread(im2)

错误:TypeError: bad argument type for built-in operation

在就是python 的from PIL import Image 可以打开上面代码的a,但是读取格式和cv2不一样。

总之我是想拿到base64加密的图片,想转成RGB形式的ndarry图片,cv2直接传图片的base64解码不行,求指教啊,万分感谢

2个回答

#python3下运行

import cv2
import base64
import numpy as np

img=open('F:\cat.jpg', 'rb')
img_b = base64.b64encode(img.read())
print(img_b)
imD=base64.b64decode(img_b)
nparr=np.fromstring(imD,np.uint8)
#cv2.IMREAD_COLOR 以彩色模式读入 1
#cv2.IMREAD_GRAYSCALE 以灰色模式读入 0
image=cv2.imdecode(nparr,cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('Image',image)
cv2.waitKey()

qq_42049545
qq_42049545
大约 2 年之前 回复
CSDN_Black
csdn_black 我是通过解码后的base64
大约 2 年之前 回复
CSDN_Black
csdn_black 这里面也是想根据路径来imread吧??
大约 2 年之前 回复
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self.btn_add_file.clicked.connect(self.openpb) # 用于打开pbtxt文件 self.btn_add_pbtxt.clicked.connect(self.openpbtxt) # 用于用户输入类别数 self.btn_enter.clicked.connect(self.enter_num_cls) # 打开摄像头 self.btn_opencam.clicked.connect(self.opencam) # 开始识别 # ~ self.btn_objdec.clicked.connect(self.object_detection) # 这里是将btn_exit按钮和Form窗口相连,点击按钮发送关闭窗口命令 self.btn_exit.clicked.connect(Form.close) QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Form) def retranslateUi(self, Form): _translate = QtCore.QCoreApplication.translate Form.setWindowTitle(_translate("Form", "目标检测")) self.btn_add_file.setText(_translate("Form", "加载模型文件")) self.btn_add_pbtxt.setText(_translate("Form", "加载pbtxt文件")) self.btn_enter.setText(_translate("From", "指定识别类别数")) self.btn_opencam.setText(_translate("Form", "打开摄像头")) self.btn_objdec.setText(_translate("From", "开始识别")) self.btn_exit.setText(_translate("Form", "退出")) self.lab_rawimg_show.setText(_translate("Form", "识别效果")) def openpb(self): global openfile_name_pb openfile_name_pb, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self.btn_add_file,'选择pb文件','/home/kanghao/','pb_files(*.pb)') print('加载模型文件地址为:' + str(openfile_name_pb)) def openpbtxt(self): global openfile_name_pbtxt openfile_name_pbtxt, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self.btn_add_pbtxt,'选择pbtxt文件','/home/kanghao/','pbtxt_files(*.pbtxt)') print('加载标签文件地址为:' + str(openfile_name_pbtxt)) def opencam(self): self.camcapture = cv2.VideoCapture(0) self.timer = QtCore.QTimer() self.timer.start() self.timer.setInterval(100) # 0.1s刷新一次 self.timer.timeout.connect(self.camshow) def camshow(self): global camimg _ , camimg = self.camcapture.read() print(_) camimg = cv2.resize(camimg, (512, 512)) camimg = cv2.cvtColor(camimg, cv2.COLOR_BGR2RGB) print(type(camimg)) #strcamimg = camimg.tostring() showImage = QtGui.QImage(camimg.data, camimg.shape[1], camimg.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB888) self.lab_rawimg_show.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(showImage)) def enter_num_cls(self): global num_class num_class, okPressed = QInputDialog.getInt(self.btn_enter,'指定训练类别数','你的目标有多少类?',1,1,28,1) if okPressed: print('识别目标总类为:' + str(num_class)) def img2pixmap(self, image): Y, X = image.shape[:2] self._bgra = np.zeros((Y, X, 4), dtype=np.uint8, order='C') self._bgra[..., 0] = image[..., 2] self._bgra[..., 1] = image[..., 1] self._bgra[..., 2] = image[..., 0] qimage = QtGui.QImage(self._bgra.data, X, Y, QtGui.QImage.Format_RGB32) pixmap = QtGui.QPixmap.fromImage(qimage) return pixmap def object_detection(self): sys.path.append("..") from object_detection.utils import ops as utils_ops if StrictVersion(tf.__version__) < StrictVersion('1.9.0'): raise ImportError('Please upgrade your TensorFlow installation to v1.9.* or later!') from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util # Path to frozen detection graph. This is the actual model that is used for the object detection. PATH_TO_FROZEN_GRAPH = openfile_name_pb # List of the strings that is used to add correct label for each box. PATH_TO_LABELS = openfile_name_pbtxt NUM_CLASSES = num_class detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile(PATH_TO_FROZEN_GRAPH, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(PATH_TO_LABELS, use_display_name=True) def load_image_into_numpy_array(image): (im_width, im_height) = image.size return np.array(image.getdata()).reshape( (im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8) # For the sake of simplicity we will use only 2 images: # image1.jpg # image2.jpg # If you want to test the code with your images, just add path to the images to the TEST_IMAGE_PATHS. TEST_IMAGE_PATHS = camimg print(TEST_IMAGE_PATHS) # Size, in inches, of the output images. IMAGE_SIZE = (12, 8) def run_inference_for_single_image(image, graph): with graph.as_default(): with tf.Session() as sess: # Get handles to input and output tensors ops = tf.get_default_graph().get_operations() all_tensor_names = {output.name for op in ops for output in op.outputs} tensor_dict = {} for key in [ 'num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores', 'detection_classes', 'detection_masks' ]: tensor_name = key + ':0' if tensor_name in all_tensor_names: tensor_dict[key] = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name( tensor_name) if 'detection_masks' in tensor_dict: # The following processing is only for single image detection_boxes = tf.squeeze(tensor_dict['detection_boxes'], [0]) detection_masks = tf.squeeze(tensor_dict['detection_masks'], [0]) # Reframe is required to translate mask from box coordinates to image coordinates and fit the image size. real_num_detection = tf.cast(tensor_dict['num_detections'][0], tf.int32) detection_boxes = tf.slice(detection_boxes, [0, 0], [real_num_detection, -1]) detection_masks = tf.slice(detection_masks, [0, 0, 0], [real_num_detection, -1, -1]) detection_masks_reframed = utils_ops.reframe_box_masks_to_image_masks( detection_masks, detection_boxes, image.shape[0], image.shape[1]) detection_masks_reframed = tf.cast( tf.greater(detection_masks_reframed, 0.5), tf.uint8) # Follow the convention by adding back the batch dimension tensor_dict['detection_masks'] = tf.expand_dims( detection_masks_reframed, 0) image_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('image_tensor:0') # Run inference output_dict = sess.run(tensor_dict, feed_dict={image_tensor: np.expand_dims(image, 0)}) # all outputs are float32 numpy arrays, so convert types as appropriate output_dict['num_detections'] = int(output_dict['num_detections'][0]) output_dict['detection_classes'] = output_dict[ 'detection_classes'][0].astype(np.uint8) output_dict['detection_boxes'] = output_dict['detection_boxes'][0] output_dict['detection_scores'] = output_dict['detection_scores'][0] if 'detection_masks' in output_dict: output_dict['detection_masks'] = output_dict['detection_masks'][0] return output_dict #image = Image.open(TEST_IMAGE_PATHS) # the array based representation of the image will be used later in order to prepare the # result image with boxes and labels on it. image_np = load_image_into_numpy_array(TEST_IMAGE_PATHS) # Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1, None, None, 3] image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0) # Actual detection. output_dict = run_inference_for_single_image(image_np, detection_graph) # Visualization of the results of a detection. vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, output_dict['detection_boxes'], output_dict['detection_classes'], output_dict['detection_scores'], category_index, instance_masks=output_dict.get('detection_masks'), use_normalized_coordinates=True, line_thickness=8) plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE) plt.imshow(image_np) #plt.savefig(str(TEST_IMAGE_PATHS)+".jpg") ## 用于显示ui界面的命令 if __name__ == "__main__": app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) Window = QtWidgets.QWidget() # ui为根据类Ui_From()创建的实例 ui = UiForm() ui.setupUi(Window) Window.show() sys.exit(app.exec_()) ``` 但是运行提示: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/30/1543567054_511116.png) 求助

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总结了 150 余个神奇网站,你不来瞅瞅吗?

原博客再更新,可能就没了,之后将持续更新本篇博客。

副业收入是我做程序媛的3倍,工作外的B面人生是怎样的?

提到“程序员”,多数人脑海里首先想到的大约是:为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而,当离开工作岗位,撕去层层标签,脱下“程序员”这身外套,有的人生动又有趣,马上展现出了完全不同的A/B面人生! 不论是简单的爱好,还是正经的副业,他们都干得同样出色。偶尔,还能和程序员的特质结合,产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte:平日素颜示人,周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅,但我们也许...

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引?索引有哪些优缺点?索引使用场景(重点)...

新一代神器STM32CubeMonitor介绍、下载、安装和使用教程

关注、星标公众号,不错过精彩内容作者:黄工公众号:strongerHuang最近ST官网悄悄新上线了一款比较强大的工具:STM32CubeMonitor V1.0.0。经过我研究和使用之...

如果你是老板,你会不会踢了这样的员工?

有个好朋友ZS,是技术总监,昨天问我:“有一个老下属,跟了我很多年,做事勤勤恳恳,主动性也很好。但随着公司的发展,他的进步速度,跟不上团队的步伐了,有点...

我入职阿里后,才知道原来简历这么写

私下里,有不少读者问我:“二哥,如何才能写出一份专业的技术简历呢?我总感觉自己写的简历太烂了,所以投了无数份,都石沉大海了。”说实话,我自己好多年没有写过简历了,但我认识的一个同行,他在阿里,给我说了一些他当年写简历的方法论,我感觉太牛逼了,实在是忍不住,就分享了出来,希望能够帮助到你。 01、简历的本质 作为简历的撰写者,你必须要搞清楚一点,简历的本质是什么,它就是为了来销售你的价值主张的。往深...

大学一路走来,学习互联网全靠这几个网站,最终拿下了一把offer

大佬原来都是这样炼成的

离职半年了,老东家又发 offer,回不回?

有小伙伴问松哥这个问题,他在上海某公司,在离职了几个月后,前公司的领导联系到他,希望他能够返聘回去,他很纠结要不要回去? 俗话说好马不吃回头草,但是这个小伙伴既然感到纠结了,我觉得至少说明了两个问题:1.曾经的公司还不错;2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说,松哥之前也有过类似的经历,今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点,就是离职了也没必要和老东家弄的苦...

为什么你不想学习?只想玩?人是如何一步一步废掉的

不知道是不是只有我这样子,还是你们也有过类似的经历。 上学的时候总有很多光辉历史,学年名列前茅,或者单科目大佬,但是虽然慢慢地长大了,你开始懈怠了,开始废掉了。。。 什么?你说不知道具体的情况是怎么样的? 我来告诉你: 你常常潜意识里或者心理觉得,自己真正的生活或者奋斗还没有开始。总是幻想着自己还拥有大把时间,还有无限的可能,自己还能逆风翻盘,只不是自己还没开始罢了,自己以后肯定会变得特别厉害...

什么时候跳槽,为什么离职,你想好了么?

都是出来打工的,多为自己着想

为什么程序员做外包会被瞧不起?

二哥,有个事想询问下您的意见,您觉得应届生值得去外包吗?公司虽然挺大的,中xx,但待遇感觉挺低,马上要报到,挺纠结的。

当HR压你价,说你只值7K,你该怎么回答?

当HR压你价,说你只值7K时,你可以流畅地回答,记住,是流畅,不能犹豫。 礼貌地说:“7K是吗?了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过,现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试,主要也是自己对贵司挺有兴趣的,所以过来看看……”(未完) 这段话主要是陪HR互诈的同时,从公司兴趣,公司职员印象上,都给予对方正面的肯定,既能提升HR的好感度,又能让谈判气氛融洽,为后面的发挥留足空间。...

面试阿里p7,被按在地上摩擦,鬼知道我经历了什么?

面试阿里p7被问到的问题(当时我只知道第一个):@Conditional是做什么的?@Conditional多个条件是什么逻辑关系?条件判断在什么时候执...

你期望月薪4万,出门右拐,不送,这几个点,你也就是个初级的水平

先来看几个问题通过注解的方式注入依赖对象,介绍一下你知道的几种方式@Autowired和@Resource有何区别说一下@Autowired查找候选者的...

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿,让我有点感慨,大龄程序猿该何去何从。

大三实习生,字节跳动面经分享,已拿Offer

说实话,自己的算法,我一个不会,太难了吧

程序员垃圾简历长什么样?

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作,简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你,什么是差的程序员简历! 疫情快要结束了,各个公司也都开始春招了,作为即将红遍大江南北的新晋UP主,那当然要为小伙伴们做点事(手动狗头)。 就在公众号里公开征简历,义务帮大家看,并一一点评。《启舰:春招在即,义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪,三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

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