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我想imshow用opencv我保存在数据库中的 blob 类型。

我试过这样：

import numpy as np

def check(self):
    self.create_database("resimler.db")
    sorgu="select RESİM from resimler where ID=?"
    ıd=3
    self.cursor.execute(sorgu,(ıd,))
    blob_data=self.cursor.fetchone()[0]
    nparr  = np.fromstring(blob_data, np.uint8)
    img_np = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
    image=cv2.resize(img_np,(130,100))
    cv2.imshow("data",image)

我收到此错误错误：(-215) ssize.width > 0 && ssize.height > 0 in function cv::resize

我这样放数据

def kaydet(self,resim,ad):     
sorgu="insert into resimler (RESİM,AD) values (?,?)"
self.cursor.execute(sorgu,[sqlite3.Binary(resim),ad])
self.baglantı.commit()

图片，我从opencv的视频捕获中得到的，以这种方式

        while True:
        (_, im) = self.cap.read() 
        gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 4) 
        for (x, y, w, h) in faces: 
        cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) 
        face = gray[y:y + h, x:x + w] 
        face_resize = cv2.resize(face, (width, height))
        cv2.imshow("img",face_resize)
        resimler.append(face_resize)

        cv2.imshow('OpenCV', im)
        sayıcı+=1

        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()
        self.show_frame()
        self.main()
        break
        if sayıcı%100==0:
        resim=resimler[len(resimler)//2]
        cv2.imshow("resim",resim)
        self.create_database("resimler.db")
        self.kaydet(resim,"resim")
        self.kapat()
        print("kaydedildi")
        self.main()
        break
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1 回答 1

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我无法轻松理解您的代码，因为缺少太多部分并且格式/缩进不正确，但我可以尝试提供帮助。

cv2.imdecode()当您从数据库中读回数据时，您似乎正在调用。该函数需要一个 JPEG 或 PNG 编码的图像，该图像以具有正确签名的 JPEG ( ff d8) 或 PNG 文件 ( ) 开头：89 50

对于 JPEG：

ffd8 ffe0 0010 4a46 4946 0001 0100 0001  ......JFIF......

对于 PNG：

8950 4e47 0d0a 1a0a 0000 000d 4948 4452  .PNG........IHDR

当您将图像存储在数据库中时，您似乎正在保存一个 Numpy 数组 - 尽管我不确定。但是，如果您将其传递给cv2.imdecode()它将行不通。

因此，您要么需要：

  • 在数据库中存储一个 JPG/PNG（它会更小但不太准确）并用于cv2.imencode()编写和cv2.imdecode()读取它

  • 或在数据库中存储一个 Numpy 数组而不对其进行解码。

但有一件事是肯定的，你不能混合。

于 2019-05-20T12:30:50.887 回答