利用Python和OpenCV将URL直接转换成OpenCV格式

今天的博客是直接来源于我自己的个人工具函数库。

过去几个月,有些PyImageSearch读者电邮问我:“如何获取URL指向的图片并将其转换成OpenCV格式(不用将其写入磁盘再读回)”。这篇文章我将展示一下怎么实现这个功能。

额外的,我们也会看到如何利用scikit-image从URL下载一幅图像。当然前行之路也会有一个常见的错误,它可能让你跌个跟头。

继续往下阅读,学习如何利用利用Python和OpenCV将URL转换为图像

方法1:OpenCV、NumPy、urllib

第一个方法:我们使用OpenCV、NumPy、urllib库从URL获取图像,并将其转换为图像。打开并新建一个文件,取名url_to_image.py,我们开始吧:

首先要做的就是导入我们必需的包。我们将使用NumPy转换下载的字节序为NumPy数组,使用urllib来执行实际的网络请求,使用cv2来绑定OpenCV接口。

在第7行,我们定义了我们的url_to_image函数。这个函数带一个url参数,也就是我们想要下载的图像地址。

接下来,在第10行,我们使用urllib库来打开这个图像链接。11行则将这个下载下来的字节序转换为NumPy数组。

至此,NumPy数组还是一个1维数组(也就是一个长长的像素链表)。为了将其转换为2维格式,假设每个像素3个通道(意即分别为红,绿,蓝通道),在12行我们使用cv.imdecode函数。最后,在15行我们返回解码出来的图像给调用函数。

一切就绪,该到让它工作的时候了:

3-5行定义了我们将要下载和转换为OpenCV格式的图像地址列表。

第9行我们遍历这个列表,13行则调用url_to_image函数,然后在14行15行将获取的图像显示到屏幕上。到此呢,我们就可以像正常情况下一样,使用OpenCV来操作和处理这些图像了。

眼见为实,打开终端,执行如下指令:

如果一切顺利的话,你会看到OpenCV的logo:

图1:从URL下载OpenCV logo并转换为OpenCV格式

接下来是Google的logo:

图2:从URL下载Gooogle并转换为OpenCV格式

这里也有在我书中验证人脸检测的例子,《Practical Python and OpenCV》:

 图3:转换一个URL图像为OpenCV格式

现在,我们来看另一种获取图像并转换为OpenCV格式的方法。

方法2:使用scikit-image

第二种方法假定你已经在你计算机上安装好了scikit-image库。让我们看看怎样采用scikit-image从URL获取图像并将其转换为OpenCV格式:

scikit-image库中做得很漂亮的一点是:io子库中的imread函数能够区分图像路径到底在磁盘上还是一个URL(第9行)。

尽管这样,这里有一个很严重的错误可能让你跌一个跟头!

OpenCV以BGR顺序表达一幅图像,然而scikit-image则是RGB顺序。如果你使用scikit-iamge的imread函数,而且还想在下载完成后使用OpenCV的函数,那么你要小心了。如41行所述,你需要将图像从RBG转换为BGR。

如果你没有这一步,那么你可能得到错误的结果:

图4:在用scikit-image时,需要特别注意将RGB转换为BGR。左边的图像就是不正确的RGB顺序,右边的则是将RGB转换为BGR,所以能正常显示。

看看Google的logo就更明显了


图5:顺序很重要。确保将RGB转换为BGR,否则就留下了一个很难发现的bug。

到此为止,你明白了吧!这两种方法分别使用Python、OpenCV、urllib,和scikit-image来将URL指向的图片转换为图像。

总结

本文中,我们学会了如何从URL获取图像,且使用Python和OpenCV将其转换为OpenCV格式。

第一种方法使用urllib包获取图像,使用Numpy转换为数组,最后使用OpenCV重新构建数组产生我们的图像。

第二种方式使用scikit-image中的io.imread函数。

所以,哪种更好呢?

这完全取决于你的安装。

如果你已经安装scikit-image,那么我可能就用io.imread(只是不要忘记如果要用OpenCV函数的话,要将RGB转换为BGR)。

如果你没有安装scikit-image,那么url_to_image就是手边现成的工具。具体细节参考本文开始处。

我很快会在Github上将这个函数添加到imutils库中。

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