如何将FastAPI上传的视频传递给OpenCV VideoCapture？

Question

我正在尝试使用

UploadFile

中的

FastAPI

上传 mp4 视频文件。 但是，OpencCV 无法读取上传的格式(

cv2

)。

这是我的终点：

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from fastapi.responses import PlainTextResponse

@app.post("/video/test", response_class=PlainTextResponse)
async def detect_faces_in_video(video_file: UploadFile):
    
    contents = await video_file.read()
    print(type(video_file)) # <class 'starlette.datastructures.UploadFile'>
    print(type(contents)) # <class 'bytes'>

    return ""

OpenCV 无法读取这两种文件格式（即

bytes

和

UploadFile

）。

Answer 1

您正在尝试传递文件

contents

(

bytes

) 或

UploadFile

对象；但是，

VideoCapture()

接受视频

filename

、捕获设备或 IP 视频流。

UploadFile

基本上是一个

SpooledTemporaryFile

（类似 file-like 的对象），其操作类似于

TemporaryFile

。但是，它在文件系统中没有可见的名称。正如您提到的，在处理文件后您不会将文件保留在服务器上，您可以将文件内容复制到“在文件系统中具有可见名称，可用于打开文件”（使用 NamedTemporaryFile

 属性），如

此处和

此处

所述。根据文档： 是否可以使用name

再次打开文件，而 命名的临时文件仍然打开，因平台而异（它可以是 所以在 Unix 上使用；

不能在 Windows 上

）。如果删除是

name

（ 默认），文件一关闭就会被删除。

因此，在 Windows 上，在实例化 

true

时，您需要将

delete

参数设置为

False

，完成后，您可以使用

NamedTemporaryFile

或

os.remove()

方法手动删除它。 下面给出了如何执行此操作的两个选项。

选项 1

使用

os.unlink()

端点实现解决方案，而 选项 2 使用

def

端点（利用 async def 库）。有关aiofiles

和

def之间的区别以及选项2中使用的

async def

功能的更多详细信息，请查看

这个答案

和

这个答案

。如果您希望用户上传无法放入内存的较大文件，请查看 this 和 this 答案，了解如何分块读取上传的视频文件。 选项 1 - 使用 run_in_threadpool 端点

def选项 2 - 使用

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from tempfile import NamedTemporaryFile
import os

@app.post("/video/detect-faces")
def detect_faces(file: UploadFile = File(...)):
    temp = NamedTemporaryFile(delete=False)
    try:
        try:
            contents = file.file.read()
            with temp as f:
                f.write(contents);
        except Exception:
            return {"message": "There was an error uploading the file"}
        finally:
            file.file.close()
        
        res = process_video(temp.name)  # Pass temp.name to VideoCapture()
    except Exception:
        return {"message": "There was an error processing the file"}
    finally:
        #temp.close()  # the `with` statement above takes care of closing the file
        os.remove(temp.name)
        
    return res

 端点

async def