FastAPI에서 NumPy 배열을 이미지로 렌더링
소개
FastAPI는 API 구축에 널리 사용되는 Python 프레임워크입니다. 이는 HTTP 요청 및 응답을 처리하는 편리한 방법을 제공합니다. 이 문서에서는 FastAPI에서 NumPy 배열을 이미지로 렌더링하는 방법을 보여줍니다.
옵션 1: 이미지를 바이트로 반환
PIL 사용
<code class="python">from PIL import Image from io import BytesIO @app.get("/image", response_class=Response) def get_image(): arr = np.zeros((512, 512, 3), dtype=np.uint8) arr[0:256, 0:256] = [255, 0, 0] # Red patch in the upper left im = Image.fromarray(arr) 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>
OpenCV 사용
<code class="python">import cv2 @app.get("/image", response_class=Response) def get_image(): arr = np.zeros((512, 512, 3), dtype=np.uint8) arr[0:256, 0:256] = [255, 0, 0] # Red patch in the upper left arr = cv2.cvtColor(arr, cv2.COLOR_RGB2BGR) # OpenCV uses BGR success, im = cv2.imencode('.png', arr) headers = {'Content-Disposition': 'inline; filename="test.png"'} return Response(im.tobytes(), headers=headers, media_type='image/png')</code>
옵션 2: 이미지를 JSON 인코딩 NumPy 배열로 반환
참고: 이 옵션은 이미지를 JavaScript 개체로 변환하고 보내는 경우에만 사용하세요.
PIL 사용
<code class="python">import json @app.get("/image") def get_image(): im = Image.open('test.png') arr = np.asarray(im) return json.dumps(arr.tolist())</code>
OpenCV 사용
<code class="python">@app.get("/image") def get_image(): arr = cv2.imread('test.png') return json.dumps(arr.tolist())</code>
위 내용은 FastAPI에서 NumPy 배열을 이미지로 표시하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.

numpyissentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, memory-efficiency 및 comperniveMathematicaticaltions

contiguousUousUousUlorAllocationScrucialForraysbecauseItAllowsOfficationAndFastElementAccess.1) ItenableSconstantTimeAccess, o (1), DuetodirectAddressCalculation.2) Itimprovesceeffiency theMultipleementFetchespercacheline.3) Itsimplififiesmomorym

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency


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