如何在python中通过requests和opencv加载uint16 png文件

我正在尝试从 URL 自动加载图像，然后将其加载到 numpy 矩阵。为此，我需要使用 requests 和 opencv 库。对于像 uint8 这样编码的标准图像，它以正确的方式工作，并且由于值溢出而损坏了 uint16 图像。这是我现在正在使用的一个简单的最小代码：

import requests
import cv2
import numpy as np
import sys

r = requests.get(sys.argv[1])
img_bin = r.content
image_data = np.asarray(bytearray(img_bin), dtype="uint8")
image = cv2.imdecode(image_data, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# image.dtype -> np.uint8

从本地驱动器加载 uint16 图像工作正常：

import cv2
import sys

png_u16_filepath = sys.argv[1]
png_u8_filepath = sys.argv2[]
image = cv2.imread(png_u16_filepath, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#image.dtype -> np.uint16
image = cv2.imread(png_u8_filepath, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#image.dtype -> np.uint8

但是，我需要从互联网加载图像，然后从内存加载图像，我无法编写它们本地到图像文件。

1. 是否可以从requests.img_bin或任何其他方式知道图像文件是uint8还是uint16？ URL 后面的图像可以是 uint8 或 uint16 图像。
2. 我也尝试 np.asarray(bytearray(img_bin), dtype="uint16") 但它会导致错误： ValueError: 缓冲区大小必须是元素大小的倍数 有没有办法通过 opencv lib 将 img_bin 转换为正确的 np.uint16 numpy 图像？

以下图像发生问题 https://images.ximilar.com/examples/fail/png16.png

在加载 uint16 PNG 图像时遇到的问题是，试图将字节流直接解释为 numpy 数组，而没有考虑 PNG 文件结构中的位深度信息。

以下是如何使用 requests 和 opencv 加载 uint8 和 uint16 PNG 图像的解决方案：

import requests
import cv2
import numpy as np
import io

def load_image_from_url(url):
  """从 URL 加载图像并将其解码为合适的 numpy 数组。"""
  r = requests.get(url)
  r.raise_for_status()  # 检查请求是否成功

  # 使用 BytesIO 将字节流包装为文件对象
  image_file = io.BytesIO(r.content)

  # 使用 imdecode 加载图像，自动检测位深度
  image = cv2.imdecode(np.frombuffer(image_file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
  return image

# 示例用法：
image_url = "https://images.ximilar.com/examples/fail/png16.png"  # 或任何其他 PNG 图像 URL
image = load_image_from_url(image_url)

# 打印图像数据类型以验证
print(image.dtype)

代码说明：

1. load_image_from_url(url) 函数：
2. 它使用 requests.get() 获取给定 URL 的图像数据。
3. r.raise_for_status() 确保请求成功，否则引发异常。
4. io.BytesIO(r.content) 将字节流 ( r.content ) 包装为文件对象，以便 cv2.imdecode 可以读取它。
5. np.frombuffer(image_file.read(), np.uint8) 将字节数据解释为无符号 8 位整数数组。

6. cv2.imdecode(..., cv2.IMREAD_UNCHANGED) 解码图像数据，保留其原始位深度（uint8 或 uint16）。

7. 示例用法：

8. 提供要加载的图像的 URL。
9. 调用 load_image_from_url() 函数来获取解码后的图像数组。
10. 打印 image.dtype 以验证图像是否已加载为正确的位深度。

关键点：

• 使用 cv2.imdecode() 和 cv2.IMREAD_UNCHANGED 标志可以让 OpenCV 自动检测和处理 uint8 和 uint16 PNG 图像，而无需手动检查位深度。
• io.BytesIO 允许将字节流视为文件对象，这对于与 cv2.imdecode() 等函数一起使用至关重要。

使用此方法，应该能够从 URL 加载 uint8 和 uint16 PNG 图像，而不会遇到任何数据溢出问题。