opencv读取图片cv2格式转换

1、字节转字符串：

def bytes2str(b):return base64.b64encode(b).decode()

2、字符串转字节：

def str2bytes(s):return base64.b64decode(s.encode())

3、cv2格式转为字符串：

        image_encode = cv2.imencode('.jpg', np.asarray(img_raw))[1]image_str = str(base64.b64encode(image_encode))[2:]

4、字符串转cv2:

def str2np_cv2(img_str):img_bytes = base64.b64decode(img_str)img_np = np.frombuffer(img_bytes, dtype=np.uint8)img_np_cv2 = cv2.imdecode(img_np, cv2.IMREAD_COLOR)return img_np_cv2

5、根据人脸坐标定位，画框：

    if score <0.8:text="Not clear"color=(0,0,255)else:text="clear"color=(0,255,0)cv2.rectangle(img_np_cv2, (int(ymin), int(xmin)), (int(ymax), int(xmax)),color, 2)cv2.putText(img_np_cv2, "%s: %.2f" % (text, score), (int(xmin), int(ymin)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,color,2)#最后一个表示字体粗细，color表示字体颜色，1表示字体大小。cv2.namedWindow('image', 0)cv2.resizeWindow("image", 600, 600)cv2.imshow('image', img_np_cv2)cv2.waitKey(waitkey)

6、利用本地摄像头获取视频并显示：

def run_on_video(video_path=0, output_video_name, conf_thresh):#0为默认摄像头cap = cv2.VideoCapture(video_path)height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')# writer = cv2.VideoWriter(output_video_name, fourcc, int(fps), (int(width), int(height)))total_frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)if not cap.isOpened():raise ValueError("Video open failed.")returnstatus = Trueidx = 0while status:start_stamp = time.time()status, img_raw = cap.read()img_raw = cv2.cvtColor(img_raw, cv2.COLOR_BGR2RGB)read_frame_stamp = time.time()if (status):inference(img_raw,conf_thresh,iou_thresh=0.5,target_shape=(360, 360),draw_result=True,show_result=False)cv2.imshow('image', img_raw[:, :, ::-1])cv2.waitKey(1)inference_stamp = time.time()# writer.write(img_raw)write_frame_stamp = time.time()idx += 1print("%d of %d" % (idx, total_frames))print("read_frame:%f, infer time:%f, write time:%f" % (read_frame_stamp - start_stamp,inference_stamp - read_frame_stamp,write_frame_stamp - inference_stamp))

7、waitkey

cv2.waitKey(1) #不需要点击
cv2.waitKey(0)#点击之后，才可以结束

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