


Wie rendere ich ein NumPy-Array als Bild in FastAPI: Fehlerbehebung beim Problem mit weißen Quadraten?
So zeigen Sie NumPy Array als Bild in FastAPI an
Problem:
Obwohl ein NumPy-Array, das ein Bild darstellt. Beim Versuch, es zu rendern, erscheint es als weißes Quadrat.
Lösung:
Option 1: Bild als Bytes zurückgeben
Führen Sie unter Verwendung einer benutzerdefinierten Antwortklasse die folgenden Schritte aus:
- Laden Sie das Bild von der Festplatte oder konvertieren Sie ein NumPy-Array im Speicher mithilfe von PIL oder OpenCV in ein Bild.
- Speichern Sie das Bild mit der Methode save() bzw. imencode() in einem BytesIO-Puffer.
- Legen Sie den Content-Disposition-Header fest, um die Inline-Anzeige oder das Herunterladen anzugeben.
- Gibt die zurück Bildbytes in einer Antwort, wobei der Medientyp auf das entsprechende Bildformat eingestellt ist (z. B. „image/png“).
Option 2: Bild als JSON-codiertes NumPy-Array zurückgeben
Diese Option ist nicht ideal für die Anzeige von Bildern im Browser, ermöglicht Ihnen aber, das NumPy-Array als JSON zu kodieren und auf der Clientseite wieder in ein Bild zu dekodieren.
- Konvertieren Sie das NumPy-Array mit der tolist()-Methode in eine Liste umwandeln.
- Kodieren Sie die Liste als JSON und geben Sie sie in einer Antwort zurück.
- Dekodieren Sie auf der Clientseite die JSON-Zeichenfolge zurück in ein NumPy-Array und verwenden Sie PIL oder OpenCV, um daraus ein Bild zu erstellen.
Hinweis:
- Für beide Optionen ist das Festlegen des Content-Disposition-Headers entscheidend zum Anzeigen des Bildes im Browser.
- StreamingResponse ist nicht erforderlich, wenn das NumPy-Array in den Speicher geladen wird und effizient in einer einzigen Antwort zurückgegeben werden kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie rendere ich ein NumPy-Array als Bild in FastAPI: Fehlerbehebung beim Problem mit weißen Quadraten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
