Question

我正在使用PIL的Pillow fork并继续收到错误

OSError：无法识别图像文件＆lt; _io.BytesIO对象位于0x103a47468＆gt;

尝试打开图像时。我使用virtualenv与python 3.4并没有安装PIL。

我试图根据遇到同样问题的其他人找到解决方案，但是，这些解决方案对我不起作用。这是我的代码：

from PIL import Image
import io

# This portion is part of my test code
byteImg = Image.open("some/location/to/a/file/in/my/directories.png").tobytes()

# Non test code
dataBytesIO = io.BytesIO(byteImg)
Image.open(dataBytesIO) # <- Error here

图像存在于文件的初始打开状态，并转换为字节。这似乎适用于几乎所有人，但我无法弄清楚为什么它不适合我。

编辑：

dataBytesIO.seek(0)

不能作为解决方案（尝试过），因为我没有通过流保存图像，我只是用数据实例化BytesIO，因此（如果我想到这个）正确的）寻求应该已经是0。

Answer 1

（此解决方案来自作者本人。我刚刚将其移至此处。）

解决方案：

# This portion is part of my test code
byteImgIO = io.BytesIO()
byteImg = Image.open("some/location/to/a/file/in/my/directories.png")
byteImg.save(byteImgIO, "PNG")
byteImgIO.seek(0)
byteImg = byteImgIO.read()


# Non test code
dataBytesIO = io.BytesIO(byteImg)
Image.open(dataBytesIO)

问题在于Image.tobytes()返回字节对象的方式。它似乎是无效数据，并且'encoding'不能是raw以外的任何东西，它仍然会出现输出错误的数据，因为几乎每个字节都以格式\xff\出现。但是，通过BytesIO保存字节并使用.read()函数读取整个图像会得到正确的字节，以后可以实际使用。

Answer 2

当我意外加载PDF而不是PNG时发生在我身上。

Answer 3

在读取Dicom文件时，该问题可能是由于Dicom压缩引起的。确保同时安装了gdcm和pydicom。

GDCM通常是较难安装的一种。轻松安装最新的方法是

conda install -U conda-forge gdcm

Answer 4

image = Image.open(io.BytesIO(decoded)) # 文件 "C:\Users\14088\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2968, in open # "无法识别图像文件 %r" % (filename if filename else fp) # PIL.UnidentifiedImageError: 无法识别图像文件 <_io.BytesIO 对象在 0x000002B733BB11C8>

=== 我修复了工作： message = request.get_json(force=True)

encoded = message['image']
# https://stackoverflow.com/questions/26070547/decoding-base64-from-post-to-use-in-pil
#image_data = re.sub('^data:image/.+;base64,', '', message['image'])
image_data = re.sub('^data:image/.+;base64,', '', encoded)
# Remove extra "data:image/...'base64" is Very important
# If "data:image/...'base64" is not remove, the following line generate an error message: 
# File "C:\Work\SVU\950_SVU_DL_TF\sec07_TF_Flask06_09\32_KerasFlask06_VisualD3\32_predict_app.py", line 69, in predict
# image = Image.open(io.BytesIO(decoded))
# File "C:\Users\14088\anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2968, in open
# "cannot identify image file %r" % (filename if filename else fp)
# PIL.UnidentifiedImageError: cannot identify image file <_io.BytesIO object at 0x000002B733BB11C8>
# image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image_data)))
decoded = base64.b64decode(image_data)
image = Image.open(io.BytesIO(decoded))
# return json.dumps({'result': 'success'}), 200, {'ContentType': 'application/json'}
#print('@app.route => image:')
#print()
processed_image = preprocess_image(image, target_size=(224, 224))

prediction = model.predict(processed_image).tolist()
#print('prediction:', prediction)
response = {
    'prediction': {
        'dog': prediction[0][0],
        'cat': prediction[0][1]
    }
}
print('response:', response)
return jsonify(response)

Answer 5

在某些情况下，处理诸如CR2之类的Raw Image文件时，会发生相同的错误。示例：http://www.rawsamples.ch/raws/canon/g10/RAW_CANON_G10.CR2

当您尝试运行时：

byteImg = Image.open("RAW_CANON_G10.CR2")

您将收到此错误：

OSError: cannot identify image file 'RAW_CANON_G10.CR2'

因此，您需要先使用rawkit转换图像，这是一个示例示例：

from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageFile
import numpy
from rawkit import raw
def convert_cr2_to_jpg(raw_image):
    raw_image_process = raw.Raw(raw_image)
    buffered_image = numpy.array(raw_image_process.to_buffer())
    if raw_image_process.metadata.orientation == 0:
        jpg_image_height = raw_image_process.metadata.height
        jpg_image_width = raw_image_process.metadata.width
    else:
        jpg_image_height = raw_image_process.metadata.width
        jpg_image_width = raw_image_process.metadata.height
    jpg_image = Image.frombytes('RGB', (jpg_image_width, jpg_image_height), buffered_image)
    return jpg_image

byteImg = convert_cr2_to_jpg("RAW_CANON_G10.CR2")

代码信用，如果是GitHub（https://github.com/mateusz-michalik/cr2-to-jpg/blob/master/cr2-to-jpg.py）上的mateusz-michalik

PIL无法识别io.BytesIO对象的图像文件

5 个答案: