cvimg_to_base64
时间: 2024-09-21 20:08:01 浏览: 3
`cvimg_to_base64`是一个函数,通常在计算机视觉和图像处理的Python库中,比如OpenCV(cv2)中,用于将图像数据从原始的像素形式转换为Base64编码的字符串。Base64是一种广泛使用的编码方式,可以将二进制数据,如图片文件,转成ASCII字符,方便在网络传输或存储文本环境中展示图片。
当你有一个OpenCV的图像数组(numpy数组),你可以使用`cv2.imencode()`函数将其编码为字节流,然后利用Base64库(例如`base64`模块)进一步转换为Base64字符串。举个简单的例子:
```python
import cv2
import base64
def cvimg_to_base64(img):
_, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', img)
return base64.b64encode(img_encoded).decode('utf-8')
# 使用这个函数,传入你想要转换的图片
image_data = cvimg_to_base64(your_image_array)
```
相关问题
base64转图片脚本
base64转图片的脚本可以根据不同的需求选择不同的实现方式。下面是两种常见的实现方式:
方式一,将图片先通过cv2.imdecode解码,再通过cv2.cvtColor进行颜色空间的转换:
```python
import cv2
import base64
import numpy as np
def base64_to_img(base64_str):
byte_data = base64.b64decode(base64_str) # 将base64转换为二进制
encode_image = np.asarray(bytearray(byte_data), dtype="uint8") # 二进制转换为一维数组
img_array = cv2.imdecode(encode_image, cv2.IMREAD_COLOR) # 用cv2解码为三通道矩阵
img_array = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR2RGB
return img_array
```
方式二,先将图片经过cv2.imencode(".jpg", img_array)进行jpg格式编码,再进行base64编码:
```python
import cv2
import base64
import numpy as np
def base64_to_img(base64_str):
byte_data = base64.b64decode(base64_str) # 将base64转换为二进制
encode_image = np.asarray(bytearray(byte_data), dtype="uint8") # 二进制转换为一维数组
img_array = cv2.imdecode(encode_image, cv2.IMREAD_COLOR) # 用cv2解码为三通道矩阵
img_array = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR2RGB
return img_array
```
以上两种方式都可以将base64编码的图片转换为RGB格式的numpy矩阵。
import cv2 import torch # 加载模型 model = torch.hub.load('./base_s16', 'custom' , path='base_s16/weights/best.pt', source='local') # 1.获取视频对象 cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4') # 2.判断是否读取成功 while(cap.isOpened()): # 3.获取每一帧图像 ret, frame = cap.read() # 镜像 # frame = cv2.flip(frame, 1) # print(model) # bgr --> rgb img_cvt = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = model(img_cvt) # 推理结果 pd = results.pandas().xyxy[0] person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy() print(person_list) helmet_list = pd[pd['name'].str.contains('helmet')].to_numpy() print(helmet_list) # 4.获取成功显示图像 if ret == True: cv2.imshow('frame',frame) # 5.每一帧间隔为25ms break # if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): # break # 6.释放视频对象 cap.release() cv2.destoryAllwindows()
好的,这是一个用于目标检测的程序,我看到其中有一些问题需要修改:
1. `cv2.destoryAllwindows()` 应该是 `cv2.destroyAllWindows()`。
2. `break` 语句应该在 `cv2.imshow('frame',frame)` 语句之后,否则会导致只显示了第一帧图像就退出程序。
3. 在注释中提到了每一帧间隔为 25ms,但没有实现,可以使用 `cv2.waitKey(25)` 实现。
修改后的代码如下所示:
```python
import cv2
import torch
# 加载模型
model = torch.hub.load('./base_s16', 'custom', path='base_s16/weights/best.pt', source='local')
# 获取视频对象
cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4')
# 判断是否读取成功
while cap.isOpened():
# 获取每一帧图像
ret, frame = cap.read()
# 镜像
# frame = cv2.flip(frame, 1)
# bgr --> rgb
img_cvt = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 输入模型进行推理
results = model(img_cvt)
# 获取人和安全帽的位置坐标
pd = results.pandas().xyxy[0]
person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy()
print(person_list)
helmet_list = pd[pd['name'].str.contains('helmet')].to_numpy()
print(helmet_list)
# 显示图像并标记人和安全帽的位置
if ret == True:
cv2.imshow('frame', frame)
# 每一帧间隔为 25ms
cv2.waitKey(25)
# 退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放视频对象
cap.release()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
这样修改后,程序就可以正确运行了。