python 异步加载本地图片转为np.ndarray格式

在Python中，异步加载本地图片并将其转换为NumPy数组（ndarray）通常涉及使用PIL库（Python Imaging Library）来处理图像，并结合asyncio模块来实现异步加载，因为直接读取大文件可能会阻塞主线程。以下是简要步骤：

1. 首先，安装必要的库（如果尚未安装）：

   pip install pillow numpy asyncio

2. 使用`aiofiles`库来异步读取文件，因为它支持更小内存消耗的迭代器：

   pip install aiofiles

3. 创建一个异步函数来加载图片：

import asyncio
from PIL import Image
import numpy as np
import aiofiles

async def async_load_image(file_path):
    async with aiofiles.open(file_path, mode='rb') as afp:
        # 使用迭代器逐块读取文件
        image_data = await afp.read()
    
    # 将字节数据转换为Image对象
    img = Image.open(io.BytesIO(image_data))
    
    # 转换为numpy数组
    np_img = np.array(img)
    return np_img

# 使用await关键字启动异步任务
async def main():
    file_path = "path_to_your_local_image.jpg"
    np_array = await async_load_image(file_path)
    print("Loaded image as a NumPy array:", np_array)

if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())