【MindX SDK插件样例】 如何对经过mx_imagecrop插件裁剪后的图片进行可视化？

0 前言

       本帖的任务是通过举例说明，展示如何对经过mx_imagecrop裁剪的图像进行可视化。

1.pipeline流程如下：

相应的pipeline文件可以从帖子的案例3获取：【零基础入门SDK】小白带你配置MindX SDK中的pipeline-云社区-华为云 (huaweicloud.com

2. 输入的测试图片如下：裁剪前的图片。

3.配置好pipeline后，执行main函数。获得6个json文件

4.将文件导出至windows本地，并将名字改成符合json格式。

5. 在python中执行如下命令。        

from sys import argv
import base64
import json

with open(r'C:\xxx\imageresize0-output.json', "r") as json_file:  #填写打开路径   xxx为存放目录
    # 以字典方式读取json文件
    raw_data = json.load(json_file)

# 提取图片信息
data_str = raw_data['buffer']['bufferData']

# 将图片进行base64转码为二进制文件
image_data = base64.b64decode(data_str)  

# 将图片保存为jpg格式
with open(r'C:\xxx\imag0.jpg', 'wb') as jpg_file:   #填写保存路径    xxx为存放目录
    jpg_file.write(image_data)

6最终结果如下：裁剪后的图片

7.解释说明：

A. 查看json保存数据：

raw_data中的“bufferData”保存的是经过base64编码后的图片数据。

B. 查看经过base64解码后的图片数据

经过base64转码后，图片变成了二进制格式。然后就可以保存为jpg格式查看了。

说明：图片经过解码(decoder)操作后，图片格式为yuv，存储在dataBuff数据结构的buff中。经过图片裁剪(crop)后获得的图片存储在dataBuff数据结构的metadata中。我们需要导出metadata中的图片数据，需要先经过编码(encode)，将yuv格式的图片转换成jpg格式，再经过mxpi_dumpdata操作将裁剪后的图进行base64编码并导出到本地，再通过python将json图片进行base64解码。

文章中如果有疏漏，请在评论区留言，如果你在执行上述操作中有遇到报错无法解决，也可以将你的报错分享一下

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