python中如何将从obs-websocket获得的截图转化为opencv可以操作的图片。

Question

问题遇到的现象和发生背景

在python中通过obs websocket获取截图后想要将其转化为opencv可以操作的格式，但是试了很多办法都失败了
OBS28.0.1更新后自带的obs-websocket 5

用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图

import obsws_python as obs
import numpy as np
import base64
import cv2
import sys

cl = obs.ReqClient(host='localhost', port=4444, password="111111") #连接到websocket服务器

image_file_path = sys.path[0] + "\Screenshot.png"
source = "Video Capture Device" #这里填添加到OBS中的源的名字，显示在OBS主界面来源中的名字
Screenshot = cl.get_source_screenshot(source,"jpg",None,None,100) #通过websocket从obs请求对源进行截图
Screenshot = Screenshot.image_data

img = base64.b64decode(Screenshot)
img_array = np.fromstring(img, np.uint8) # 转换np序列
print('numpy: ', img_array.shape)
cv2.imshow("img", img_array)
cv2.waitKey(0)

运行结果及报错内容

在b64decode处报错：Incorrect padding

我的解答思路和尝试过的方法

websocket官方说明书里面说这个image_data是“base64 encoded”，于是找了很多种base64转np array的方法，都以失败告终
修改get_source_screenshot的图片格式，会出现不同的报错

我想要达到的结果

在python中通过obs websocket获取截图后想要将其转化为opencv可以操作的格式
但是不希望用save_source_screenshot保存图片后读取的方式，因为我可能会要求程序循环获取截图，这样会严重降低硬盘寿命。

OBS和obs-wesocket的安装和使用

可能需要大家安装一下OBS进行调试，如果能直接看到cl.get_source_screenshot获取的数据应该能更快找到解决方法吧
OBS下载：
https://obsproject.com/
obs-websocket 5 已经内置在该版本中，说明书：https://github.com/obsproject/obs-websocket/blob/master/docs/generated/protocol.md#getsourcescreenshot
OBS安装好后：
在OBS主界面上方 工具 - obs-websocket设置 - 开启WebSocket服务器，开启鉴权，设置服务器端口（int）和服务器密码(string)并将端口和密码填写到cl = obs.ReqClient(host='localhost', port=端口号, password="密码")
随便加个源，把自己设置的源名称填写到source中。

Answer 1

python中base64串的长度为4的整数倍，因此长度不为4整数倍的base64串需要用"='补全
代码稍微修改了下，你再试试

import obsws_python as obs
import numpy as np
import base64
import cv2
import sys

cl = obs.ReqClient(host='localhost', port=4444, password="931122")

image_file_path = sys.path[0] + "\Screenshot.png"
source = "Video Capture Device"
Screenshot = cl.get_source_screenshot(source,"jpg",None,None,100)
Screenshot = Screenshot.image_data

#长度不为4整数倍的base64串需要用"='补全
num = len(Screenshot)%4
if num != 0:
   Screenshot=Screenshot + '=' * (4-num)

img = base64.b64decode(Screenshot)
img_array = np.fromstring(img, np.uint8) # 转换np序列
print('numpy: ', img_array.shape)
cv2.imshow("img", img_array)
cv2.waitKey(0)