Cómo leer la imagen desde el búfer de memoria(StringIO) o desde url con la biblioteca opencv python

numpy urllib2

Question

Simplemente comparta una forma de crear un objeto de imagen opencv desde el búfer de memoria o desde la url para mejorar el rendimiento.

A veces obtenemos imágenes binarias de url, para evitar la E / S de archivos adicionales, queremos analizar esta imagen desde el búfer de memoria o desde url, pero imread solo admite la lectura de imágenes del sistema de archivos con ruta.

Answer 1

Como se señaló en los comentarios a la respuesta aceptada, está desactualizada y ya no funciona.

Por suerte, tuve que resolver este problema usando Python 3.7 con OpenCV 4.0 recientemente.

Para manejar la carga de imágenes desde una URL o un búfer en memoria, definí las siguientes dos funciones:

import urllib.request
import cv2
import numpy as np

def get_opencv_img_from_buffer(buffer, flags):
    bytes_as_np_array = np.frombuffer(buffer.read(), dtype=np.uint8)
    return cv2.imdecode(bytes_as_np_array, flags)

def get_opencv_img_from_url(url, flags):
    req = urllib.request.Request(url)
    return get_opencv_img_from_buffer(urllib.request.urlopen(req), flags)

Como puedes ver una depende de la otra.

El primero, get_opencv_img_from_buffer, se puede usar para obtener un objeto de imagen de un búfer en memoria. Se supone que el búfer tiene un método de lectura y que devuelve una instancia de un objeto que implementa el protocolo del búfer

El segundo, get_opencv_img_from_url, genera una imagen directamente desde una URL.

El argumento flags se pasa a cv2.imdecode, que tiene las siguientes constantes predefinidas en cv2:

• cv2.IMREAD_ANYCOLOR - Si se establece, la imagen se lee en cualquier formato de color posible.
• cv2.IMREAD_ANYDEPTH: si se establece, devuelve una imagen de 16 bits / 32 bits cuando la entrada tiene la profundidad correspondiente; de ​​lo contrario, conviértala a 8 bits.
• cv2.IMREAD_COLOR - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen de color BGR de 3 canales.
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen en escala de grises de un solo canal (conversión interna del códec).
• cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION - Si está configurado, no gire la imagen de acuerdo con la bandera de orientación de EXIF.
• cv2.IMREAD_LOAD_GDAL: si está configurado, use el controlador gdal para cargar la imagen.
• cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2 - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen de color BGR de 3 canales y el tamaño de la imagen se redujo 1/2.
• cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4 - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen de color BGR de 3 canales y el tamaño de la imagen se redujo 1/4.
• cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8 - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen de color BGR de 3 canales y el tamaño de la imagen se redujo 1/8.
• cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen en escala de grises de un solo canal y el tamaño de la imagen se redujo 1/2.
• cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen en escala de grises de un solo canal y el tamaño de la imagen se redujo 1/4.
• cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 - Si está configurado, siempre convierta la imagen a la imagen en escala de grises de un solo canal y el tamaño de la imagen se redujo 1/8.
• cv2.IMREAD_UNCHANGED - Si se establece, devuelve la imagen cargada tal como está (con el canal alfa, de lo contrario, se recorta).

Answer 2

Para crear un objeto de imagen OpenCV con un búfer de memoria (StringIO), podemos usar el código de la API de OpenCV, vea el código a continuación:

import cv2
import numpy as np
from urllib2 import urlopen
from cStringIO import StringIO

def create_opencv_image_from_stringio(img_stream, cv2_img_flag=0):
    img_stream.seek(0)
    img_array = np.asarray(bytearray(img_stream.read()), dtype=np.uint8)
    return cv2.imdecode(img_array, cv2_img_flag)

def create_opencv_image_from_url(url, cv2_img_flag=0):
    request = urlopen(url)
    img_array = np.asarray(bytearray(request.read()), dtype=np.uint8)
    return cv2.imdecode(img_array, cv2_img_flag)