python调试

import json
import numpy as npfrom cv2 import cv2import labelme.utils as luimport PIL.ExifTags
import PIL.Image
import PIL.ImageOpsimport base64img_path = ''def img_arr_to_b64(img_arr):img_pil = PIL.Image.fromarray(img_arr)f = io.BytesIO()# img_pil.save(f, format="PNG")img_pil.save(f, format="JPEG")img_bin = f.getvalue()if hasattr(base64, "encodebytes"):img_b64 = base64.encodebytes(img_bin)else:img_b64 = base64.encodestring(img_bin)# imagedata=str(base64.b64encode(img_bin), 'utf-8')imagedata=str(base64.b64encode(img_bin).decode("utf-8"))return imagedataimg_pil = PIL.Image.open(img_path)
img_arr = np.array(img_pil)# img_arr = img_data_to_arr(img)
img_b64 = img_arr_to_b64(img_arr)

在调试程序中发现选择img_pil.save(f, format="JPEG")的参数format为JPEG时解析的结果和labelme可视化的Qt界面保存的结果比较相似。

js实现

在前端vue中可使用以下方法得到base64编码，参数fileObj为传入图像file的file.raw:

getBase64Image(fileObj) {return new Promise(function(resolve) {const image = new Image()image.src = URL.createObjectURL(fileObj)image.onload = function() {const that = this;var canvas = document.createElement("canvas");canvas.width = that.width;canvas.height = that.height;var ctx = canvas.getContext("2d");ctx.drawImage(that, 0, 0, canvas.width, canvas.height);var dataURL = canvas.toDataURL("image/jpeg", 0.75); // 注意该压缩率参数，可调节，但本人觉得0.75差不多resolve(dataURL);}});
},

注意得到的base64编码带有前缀，labelme生成的json的imageData项则没有，可以把去掉前缀的编码复制到json中尝试用labelme打开以检验。

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