将 CV2 从在线 MJPG 流媒体捕获的图像转换为 Pillow 格式

Question

从 CV2 从在线 MJPG 流光中捕获的图像，我想用 Pillow 计算它的颜色。

我尝试了什么：

import cv2
from PIL import Image

url = "http://link-to-the-online-MJPG-streamer/mjpg/video.mjpg"

cap = cv2.VideoCapture(url)
ret, original_image = cap.read()

img_cv2 = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_pil = Image.fromarray(img_cv2)

im = Image.open(img_cv2).convert('RGB')
na = np.array(im)
colours, counts = np.unique(na.reshape(-1,3), axis=0, return_counts=1)

print(len(counts))

但是显示错误。

将 CV2 捕获的图像转换为 Pillow 格式的正确方法是什么？

谢谢。

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages    \PIL\Image.py", line 3231, in open
    fp.seek(0)
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'seek'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Python\Script.py", line 17, in <module>
    im = Image.open(img_cv2).convert('RGB')
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages    \PIL\Image.py", line 3233, in open
    fp = io.BytesIO(fp.read())
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'

Answer 1

更新的答案

这里不需要使用 PIL，您已经有了一个 Numpy 数组（OpenCV 用于图像）并且您正在使用

np.unique()

来计算颜色，这也是基于 Numpy 数组的。

import cv2
from PIL import Image

url = "http://link-to-the-online-MJPG-streamer/mjpg/video.mjpg"

cap = cv2.VideoCapture(url)
ret, original_image = cap.read()

img_cv2 = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

colours, counts = np.unique(img_cv2.reshape(-1,3), axis=0, return_counts=1)

print(len(counts))

此外，如果您只想要颜色的数量，则没有真正需要从 BGR 转换为 RGB，因为两种颜色空间中的颜色数量都是相同的。

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原答案

您已有一个

PIL Image

，无需再打开：

import cv2
from PIL import Image

url = "http://link-to-the-online-MJPG-streamer/mjpg/video.mjpg"

cap = cv2.VideoCapture(url)
ret, original_image = cap.read()

img_cv2 = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_pil = Image.fromarray(img_cv2)

colours, counts = np.unique(img_pil.reshape(-1,3), axis=0, return_counts=1)

print(len(counts))

此外，如果您只想要颜色的数量，则没有真正需要从 BGR 转换为 RGB，因为两种颜色空间中的颜色数量都是相同的。