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我有一个PostgreSQL数据库(v 9.6),其中图像存储为bytea
数据。我不知道图像编码。 (我没有设置这个数据库,虽然我愿意,但是我不确定是否可以更改此设置,因为在PostgreSQL数据库中存储大图像不是(IIUC)的最佳做法。)
我想将这些数据提取到图像中,或者更好的是,直接提取到NumPy数组中。
使用SQLAlchemy,我可以连接并提取数据:
engine = create_engine(postgresql+psycopg2://user:password@server:port/database)
connection = engine.connect()
result = connection.execute('SELECT image FROM database.table LIMIT 1;')
memoryview
对象返回;转换为
numpy
数组,看起来像这样(每个
Cython: Convert memory view to NumPy array):
[b'\xaa' b'\x04' b'u' b'\x04' b'\x85' b'\x04' b'E' b'\x04' b'\x7f' b'\x04'
b'\xa5' b'\x04' b'K' b'\x04' b'j' b'\x04' b'\x97' b'\x04' b';' b'\x04'
b'w' b'\x04' b'k' b'\x04' b'E' b'\x04' b'b' b'\x04' b's' b'\x04']
OSError: cannot identify image file <_io.BytesIO object at 0x000002299F4DD830>
ValueError: non-hexadecimal number found in fromhex() arg at position 0
bytea
数据或这个
memoryview
对象转换为
NumPy
数组?
最佳答案
对于后代,这是我得出的最简单的解决方案。
最佳做法是不将图像存储在数据库中,而是在文件系统中存储多个版本(不同的分辨率,从缩略图(64x64 ish)到完整分辨率(在这种情况下为2504x2504),并带有这些图像的文件路径。可以按哈希(有些开销)或类似时间戳进行排序;后者对我们有用,因为所有数据都来自一台摄像机,因此具有不同的时间戳。
所讨论的数据是16位灰度TIFF文件。 Python图像库(PIL)无法转换这些图像。 OpenCV可以的。但是,由于无论如何我都想要一个NumPy数组,所以这并不重要。 MatPlotLib可以直接显示数组。 Numpy可以根据需要 slice 或下采样。
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://user:pass@server:port/database')
connection = engine.connect()
query = 'SELECT * FROM database.schema.table WHERE "ID" = 1234'
result = connection.execute(query)
for row in result:
data = row[-1] # our image is the last column in the table
connection.close()
numpy
和
matplotlib
可以起吊。我知道图像的分辨率,但是它也存储在数据库表的其他位置。
img_array = np.reshape(np.frombuffer(data, dtype="Int16"), (2504, 2504))
norm = cm.colors.Normalize(vmax=abs(img_array).max(), vmin=-abs(img_array).max())
plt.matshow(img_array, norm=norm, cmap="gray")
plt.show()
plt.imshow()
也可以。
cv2.namedWindow("Image", cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO)
cv2.imshow("Image", img_array)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
关于python - 如何将Postgres bytea数据或Python memoryview对象转换为NumPy数组?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53160860/
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输入: This is sample 1 This is sample 2 输出: ~COLOR~[Green]This is sample 1~COLOR~[Red]This is sam
我是一名优秀的程序员,十分优秀!