NumPy-Array in FastAPI rendern
Während der Artikel „Wie gebe ich mit FastAPI ein NumPy-Array als Bild zurück?“ Obwohl es nützliche Informationen liefert, geht es nicht direkt auf das Problem der Anzeige des Bildes ein. Um Abhilfe zu schaffen, gehen wir tiefer in die zugrunde liegenden Techniken ein:
Option 1: Bild als Bytes zurückgeben
Diese Methode beinhaltet die Konvertierung der Bilddaten in Bytes mithilfe von Bibliotheken wie PIL oder OpenCV. Die resultierenden Bytes können dann als benutzerdefinierte Antwort mit entsprechendem Inhaltstyp und entsprechenden Headern bereitgestellt werden.
Verwendung von PIL:
<code class="python">from PIL import Image import io @app.get('/image', response_class=Response) def get_image(): im = Image.open('test.png') with io.BytesIO() as buf: im.save(buf, format='PNG') im_bytes = buf.getvalue() headers = {'Content-Disposition': 'inline; filename="test.png"'} return Response(im_bytes, headers=headers, media_type='image/png')</code>
Verwendung von OpenCV:
<code class="python">import cv2 @app.get('/image', response_class=Response) def get_image(): arr = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) success, im = cv2.imencode('.png', arr) headers = {'Content-Disposition': 'inline; filename="test.png"'} return Response(im.tobytes(), headers=headers, media_type='image/png')</code>
Option 2: Bild als JSON-kodiertes NumPy-Array zurückgeben
Während dieser Ansatz nicht für die Anzeige von Bildern empfohlen wird, kann er verwendet werden, um das Bild in ein JSON-kodiertes Bild zu konvertieren Numpy-Array, das später auf der Clientseite wieder in ein Bild konvertiert werden kann.
Verwendung von PIL:
<code class="python">from PIL import Image import numpy as np @app.get('/image') def get_image(): im = Image.open('test.png') arr = np.asarray(im) return json.dumps(arr.tolist())</code>
Verwendung von OpenCV:
<code class="python">import cv2 @app.get('/image') def get_image(): arr = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) return json.dumps(arr.tolist())</code>
Um das Bild mit dieser Methode anzuzeigen, müssten Sie die empfangenen Bytes oder JSON-codierten Daten auf der Clientseite wieder in ein Bildformat konvertieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie rendern Sie ein NumPy-Bildarray in FastAPI?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...

Laden Sie Gurkendateien in Python 3.6 Umgebungsbericht Fehler: ModulenotFoundError: Nomodulennamen ...


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen