def read(file, flags=None, **kwargs):
if xlpil.is_pil_image(file):
im = file
elif xlcv.is_cv2_image(file):
im = xlcv.to_pil_image(file)
elif File.safe_init(file):
im = PIL.Image.open(str(file), **kwargs)
else:
raise TypeError(f'类型错误或文件不存在：{type(file)} {file}')
return xlpil.cvt_channel(im, flags)
def to_bcompare_files(cls, *args, files=None):
""" 这个需要一次性获得所有的数据，才适合分析整体上要怎么获取对应的多个文件
:param files: 每个arg对应的文件名，默认按 'left'、'right', 'base' 来生成
也可以输入一个list[str]，表示多个args依次对应的文件名
filename的长度可以跟args不一致，多的不用，少的自动生成
"""
# 1 如果oldfile和newfile都是dict、set、list、tuple，则使用特殊方法文本化
# 如果两个都是list，不应该提取key后比较，所以限制第1个类型必须是dict或set，然后第二个类型可以适当放宽条件
# if not oldfile: oldfile = str(oldfile)
if len(args) > 1 and isinstance(args[0], (dict, set)) and isinstance(
args[1], (dict, set, list, tuple)):
args = copy.copy(list(args))
t = [
prettifystr(li) for li in intersection_split(args[0], args[1])
]
args[0] = f'【共有部分】，{t[0]}\n\n【独有部分】，{t[1]}'
args[1] = f'【共有部分】，{t[2]}\n\n【独有部分】，{t[3]}'
# 2 参数对齐
if not isinstance(files, (list, tuple)):
files = [files]
if len(files) < len(args):
files += [None] * (len(args) - len(files))
ref_names = ['left', 'right', 'base']
# 3 将每个参数转成一个文件
new_args = []
default_suffix = None
for i, arg in enumerate(args):
f = File.safe_init(arg)
if f: # 是文件对象，且存在
new_args.append(f)
if not default_suffix:
default_suffix = f.suffix
# elif isinstance(f, File): # 文本内容也可能生成合法的伪路径，既然找不到还是统一按字符串对比差异好
# # 是文件对象，但不存在 -> 报错
# raise FileNotFoundError(f'{f}')
else: # 不是文件对象，要转存到文件
if not files[i]: # 没有设置文件名则生成一个
files[i] = File(ref_names[i],
Dir.TEMP,
suffix=default_suffix)
files[i].write(arg)
new_args.append(files[i])
return new_args
def read(file, flags=None, **kwargs):
"""
:param file: 支持非文件路径参数，会做类型转换
因为这个接口的灵活性，要判断file参数类型等，速度会慢一点点
如果需要效率，可以显式使用imread、Image.open等明确操作类型
:param flags:
-1，按照图像原样读取，保留Alpha通道（第4通道）
0，将图像转成单通道灰度图像后读取
1，将图像转换成3通道BGR彩色图像
"""
from pyxllib.cv.xlpillib import xlpil
if xlcv.is_cv2_image(file):
im = file
elif File.safe_init(file):
# https://www.yuque.com/xlpr/pyxllib/imread
# + np.frombuffer
im = cv2.imdecode(np.fromfile(str(file), dtype=np.uint8),
-1 if flags is None else flags)
elif xlpil.is_pil_image(file):
im = xlpil.to_cv2_image(file)
else:
raise TypeError(f'类型错误或文件不存在：{type(file)} {file}')
return xlcv.cvt_channel(im, flags)
