Quello che sto cercando di fare è abbastanza semplice quando abbiamo a che fare con un file locale, ma il problema si presenta quando provo a farlo con un URL remoto.

Fondamentalmente, sto cercando di creare un oggetto immagine PIL da un file estratto da un URL. Certo, potrei sempre recuperare l'URL e memorizzarlo in un file temporaneo, quindi aprirlo in un oggetto immagine, ma mi sembra molto inefficiente.

Ecco cosa ho:

Image.open(urlopen(url))

Si stacca lamentandosi che seek()non è disponibile, quindi ho provato questo:

Image.open(urlopen(url).read())

Ma neanche quello ha funzionato. Esiste un modo migliore per farlo o scrivere su un file temporaneo è il modo accettato di fare questo genere di cose?

In Python3 i moduli StringIO e cStringIO sono spariti.

In Python3 dovresti usare:

from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

potresti provare a usare StringIO

import urllib, cStringIO

file = cStringIO.StringIO(urllib.urlopen(URL).read())
img = Image.open(file)

Uso la libreria delle richieste. Sembra essere più robusto.

from PIL import Image
import requests
from StringIO import StringIO

response = requests.get(url)
img = Image.open(StringIO(response.content))

Per quelli di voi che usano Pillow, dalla versione 2.8.0 è possibile:

from PIL import Image
import urllib2

im = Image.open(urllib2.urlopen(url))

o se usi requests:

from PIL import Image
import requests

im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

Riferimenti:

• https://github.com/python-pillow/Pillow/pull/1151
• https://github.com/python-pillow/Pillow/blob/master/CHANGES.rst#280-2015-04-01

Utilizzare StringIOper trasformare la stringa di lettura in un oggetto simile a un file:

from StringIO import StringIO
import urllib

Image.open(StringIO(urllib.requests.urlopen(url).read()))

Per coloro che eseguono un po 'di post sklearn / intorpidimento (ad es. Deep learning) puoi avvolgere l'oggetto PIL con np.array (). Questo potrebbe salvarti dal dover farlo su Google come ho fatto io:

from PIL import Image
import requests
import numpy as np
from StringIO import StringIO

response = requests.get(url)
img = np.array(Image.open(StringIO(response.content)))

Python 3

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image

img = Image.open(urlopen(url))
img

Jupyter Notebook e IPython

import IPython
url = 'https://newevolutiondesigns.com/images/freebies/colorful-background-14.jpg'
IPython.display.Image(url, width = 250)

A differenza di altri metodi, questo metodo funziona anche in un ciclo for!

Il modo discutibilmente raccomandato di fare input / output delle immagini in questi giorni è usare il pacchetto dedicato ImageIO . I dati delle immagini possono essere letti direttamente da un URL con una semplice riga di codice:

from imageio import imread
image = imread('https://cdn.sstatic.net/Sites/stackoverflow/img/logo.png')

Molte risposte in questa pagina precedono il rilascio di quel pacchetto e quindi non lo menzionano. ImageIO è nato come componente del toolkit Scikit-Image . Supporta numerosi formati scientifici oltre a quelli forniti dalla famosa libreria di elaborazione delle immagini PILlow . Avvolge il tutto in un'API pulita focalizzata esclusivamente sull'input / output delle immagini. In effetti, SciPy ha rimosso il proprio lettore / scrittore di immagini a favore di ImageIO .

seleziona l'immagine in Chrome, fai clic destro su di essa, fai clic su Copy image address, incollala in una strvariabile ( my_url) per leggere l'immagine:

import shutil
import requests

my_url = 'https://www.washingtonian.com/wp-content/uploads/2017/06/6-30-17-goat-yoga-congressional-cemetery-1-994x559.jpg'
response = requests.get(my_url, stream=True)
with open('my_image.png', 'wb') as file:
    shutil.copyfileobj(response.raw, file)
del response

aprilo;

from PIL import Image

img = Image.open('my_image.png')
img.show()