将 openCV numpy 数组转换为 Wand Image 格式答案

【问题标题】：Convert a openCV numpy array to Wand Image format将 openCV numpy 数组转换为 Wand Image 格式
【发布时间】：2018-03-23 12:12:13
【问题描述】：

如何转换从 binarize_image 函数获得的 numpy 数组并保存该图像。我正在对图像进行预处理。将图像转换为灰度后，我使用了将它们转换为二进制图像。

def binarize_image(img):
    ret1, th1 = cv2.threshold(img, BINARY_THREHOLD, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return th1 # numpy.ndarray

我正在保存图片

   img.format = 'jpeg'
img_buffer = np.asarray(bytearray(img.make_blob()), dtype=np.uint8)
img = binarize_image(img_buffer)

# ..... Code to convert the ndarray back to Wand Image format .......

img.save(filename=os.path.join(pdf_folder,image_folder,outputFileName))

【问题讨论】：

你需要真正问一个问题，我能看到的只是一些代码
@GPPK 我已经更新了问题

标签： python opencv wand

【解决方案1】：

您将 图像文件 与 像素数据 缓冲区混淆了。只需将 JPEG blob 解码为 Mat，然后编码回来。

def binarize_image(img):
    mat = cv2.imdecode(img, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    ret1, th1 = cv2.threshold(mat, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return cv2.imencode(".jpg", th1)

with Image(filename="wizard:") as img:
    img_buffer = np.asarray(bytearray(img.make_blob("JPEG")), dtype=np.uint8)
    ret, mat = binarize_image(img_buffer)
    with Image(blob=mat) as timg:
        timg.save(filename="output.jpg")

虽然您可以使用Image.threshold、Image.contrast_stretch、Image.level 或Image.quantize 方法直接使用imagemagick 完成相同的任务。

【讨论】：