我要评论一. base64 与图片的相互转换
1. base64 转图片
import base64
from io import bytesio
from pil import image
# base64 编码的图像数据（示例）
base64_data = "ivbn9dhaskjdjdsdsadsf8lgg=="
# 将 base64 编码的字符串解码为二进制数据
binary_data = base64.b64decode(base64_data)
# 将二进制数据转换为 bytesio 对象
bytes_io = bytesio(binary_data)
# 使用 pil（pillow）加载图像
image = image.open(bytes_io)
# 保存图像
image.save("output_image.png")
print("图像保存成功")
2.图片转 base64
import base64
def file_to_base64(file_path):
with open(file_path, "rb") as file:
# 读取文件内容
file_data = file.read()
# 使用base64编码
base64_encoded = base64.b64encode(file_data)
# 将bytes对象转换为字符串
base64_string = base64_encoded.decode("utf-8")
return base64_string
# 示例：将图片转换为base64编码
image_path = "d:/output_image.png"
base64_data = file_to_base64(image_path)
# 打印base64编码
print(base64_data)
二.图片和像素点的操作
1. 读取图片的像素点矩阵, 写入到 json 文件中
jpg 一般为3通道, png 一般为 4通道
"""
读取图片像素点矩阵, 写入到json文件
"""
from pil import image
import numpy as np
import json
# 打开图片
img = image.open('d:/input_image.png')
# 获取图片大小和格式
print(img.size, img.format)
# 显示图片
# img.show()
# 获取像素数据
pixels = np.array(img)
# 将像素点转为 list 写入文件
file_object = open('d:/why.json', 'w', encoding="utf8")
json.dump(pixels.tolist(), file_object, ensure_ascii=false)2.读取像素矩阵, 生成图片
"""
读取像素点矩阵, 生成图片
"""
import json
import numpy as np
import cv2
file_object = open("d:/why.json", "r+", encoding='utf8')
file_data_str = file_object.read()
file_object.close()
matrix_data = json.loads(file_data_str)
image = np.array(matrix_data, dtype=np.uint8)
print(image.shape)
cv2.imwrite("d:/output_image2.jpg", image)三.本地文件和二进制的互相转换
1.本地文件转二进制
# 本地文件转二进制
def file_binary(path):
with open(path, 'rb') as file:
binary_data = file.read()
return binary_data
file_path = "d:/input_image.png"
binary = file_binary(file_path)2.二进制转本地文件
# 本地文件转二进制
def file_binary(path):
with open(path, 'rb') as file:
binary_data = file.read()
return binary_data
# 二进制写入到本地文件
def save_binary_file(path, binary_data):
# 将二进制数据写入文件
with open(path, "wb") as file:
file.write(binary_data)
file_path = "d:/input_image.png"
binary = file_binary(file_path)
to_file_path = "d:/output_image.png"
save_binary_file(to_file_path, binary)四.计算文件的 md5
1.计算本地文件的 md5
import hashlib
# 计算本地文件的 md5 值
def calculate_md5(path):
# 打开图像文件
with open(path, "rb") as f:
# 读取图像数据
binary_data = f.read()
# 计算 md5 值
md5_hash = hashlib.md5(binary_data)
md5_value = md5_hash.hexdigest()
return md5_value
# 图像文件路径
file_path = "d:/output_image.png"
# 获取图像的 md5 值
md5 = calculate_md5(file_path)
print(md5)
2.计算数据二进制的 md5
跟计算本地文件的md5差不多, 只不过传入的是二进制数据而已, 二进制数据除了是从文件中直接读取的, 也有可能是从数据库中获取, 比如 mongo, 所以也要注意一下编码问题。
import hashlib
# 本地文件转二进制
def file_binary(path):
with open(path, 'rb') as file:
binary_data = file.read()
return binary_data
# 计算二进制数据的 md5
def calculate_md5(binary_data):
# 检查是否是 unicode 字符串
# (因为二进制数据除了是从文件中直接读取的, 也有可能是从数据库中获取, 比如 mongo)
if isinstance(binary_data, str):
# 将 unicode 字符串编码为字节对象
binary_data = binary_data.encode('utf-8')
md5_hash = hashlib.md5(binary_data)
return md5_hash.hexdigest()
file_path = "d:/input_image.png"
binary = file_binary(file_path)
# 计算 md5 值
md5 = calculate_md5(binary)
print(md5)
3.windows 获取本地文件的 md5
certutil -hashfile test.pdf md5
4.linux 获取本地文件的 md5
md5sum test.pdf
五.下载网络文件到本地
常用的一种爬虫方法，任何类型的文件都可以
import urllib.request import urllib.parse url = "https://t7.baidu.com/it/u=1595072465,3644073269&fm=193&f=gif" urllib.request.urlretrieve(url, "d:/abc.jpg")
六.循环建立多层文件夹
直接建立多层文件夹, 如果已经存在的话, 则忽视
def create_folder_if_not_exists(folder_path):
# 检查文件夹是否存在
if not os.path.exists(folder_path):
# 如果不存在，创建文件夹
os.makedirs(folder_path)
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。
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