To, co próbuję zrobić, jest dość proste, gdy mamy do czynienia z plikiem lokalnym, ale problem pojawia się, gdy próbuję to zrobić za pomocą zdalnego adresu URL.

Zasadniczo próbuję utworzyć obiekt obrazu PIL z pliku pobranego z adresu URL. Jasne, zawsze mogę pobrać adres URL i zapisać go w pliku tymczasowym, a następnie otworzyć go w obiekcie obrazu, ale wydaje się to bardzo nieefektywne.

Oto co mam:

Image.open(urlopen(url))

Płatki narzekają, że seek()nie są dostępne, więc spróbowałem:

Image.open(urlopen(url).read())

Ale to też nie działało. Czy istnieje lepszy sposób, aby to zrobić, czy też zapisywanie w pliku tymczasowym jest akceptowanym sposobem wykonywania tego rodzaju czynności?

W Python3 nie ma modułów StringIO i cStringIO.

W Python3 powinieneś użyć:

from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

możesz spróbować użyć StringIO

import urllib, cStringIO

file = cStringIO.StringIO(urllib.urlopen(URL).read())
img = Image.open(file)

Korzystam z biblioteki żądań. Wydaje się być bardziej solidny.

from PIL import Image
import requests
from StringIO import StringIO

response = requests.get(url)
img = Image.open(StringIO(response.content))

Dla tych, którzy korzystają z Pillow, od wersji 2.8.0 możesz:

from PIL import Image
import urllib2

im = Image.open(urllib2.urlopen(url))

lub jeśli używasz requests:

from PIL import Image
import requests

im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

Bibliografia:

• https://github.com/python-pillow/Pillow/pull/1151
• https://github.com/python-pillow/Pillow/blob/master/CHANGES.rst#280-2015-04-01

Użyj, StringIOaby zmienić ciąg odczytywany w obiekt podobny do pliku:

from StringIO import StringIO
import urllib

Image.open(StringIO(urllib.requests.urlopen(url).read()))

Dla tych, którzy wykonują niektóre przetwarzanie końcowe sklearn / numpy (tj. Głębokie uczenie), możesz owinąć obiekt PIL przy pomocy np.array (). Może to uratować Cię przed koniecznością korzystania z Google, tak jak ja:

from PIL import Image
import requests
import numpy as np
from StringIO import StringIO

response = requests.get(url)
img = np.array(Image.open(StringIO(response.content)))

Python 3

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image

img = Image.open(urlopen(url))
img

Jupyter Notebook i IPython

import IPython
url = 'https://newevolutiondesigns.com/images/freebies/colorful-background-14.jpg'
IPython.display.Image(url, width = 250)

W przeciwieństwie do innych metod, ta metoda działa również w pętli for!

Prawdopodobnie obecnie zalecanym sposobem wprowadzania / wysyłania obrazów jest użycie dedykowanego pakietu ImageIO . Dane obrazu można odczytać bezpośrednio z adresu URL za pomocą jednego prostego wiersza kodu:

from imageio import imread
image = imread('https://cdn.sstatic.net/Sites/stackoverflow/img/logo.png')

Wiele odpowiedzi na tej stronie poprzedza wydanie tego pakietu i dlatego nie wspominają o nim. ImageIO zaczynał jako składnik zestawu narzędzi Scikit-Image . Obsługuje wiele formatów naukowych oprócz tych udostępnianych przez popularną bibliotekę przetwarzania obrazu PILlow . Zawija to wszystko w czysty interfejs API skoncentrowany wyłącznie na wejściach / wyjściach obrazu. W rzeczywistości SciPy usunął własny program do odczytu / zapisu obrazów na rzecz ImageIO .

wybierz obraz w chromie, kliknij go prawym przyciskiem myszy, kliknij Copy image address, wklej do strzmiennej ( my_url), aby odczytać obraz:

import shutil
import requests

my_url = 'https://www.washingtonian.com/wp-content/uploads/2017/06/6-30-17-goat-yoga-congressional-cemetery-1-994x559.jpg'
response = requests.get(my_url, stream=True)
with open('my_image.png', 'wb') as file:
    shutil.copyfileobj(response.raw, file)
del response

Otwórz to;

from PIL import Image

img = Image.open('my_image.png')
img.show()