博客
关于我
使用python将图片存入sqlite数据库中并显示。
阅读量:747 次
发布时间:2019-03-22

本文共 743 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

在sqlite中存储和显示图片

在python中使用sqlite数据库存储图片,可以按以下步骤操作:

1.准备数据库类型

在sqlite中,我们可以使用Blob类型来存储图片。Blob是一种二进制存储数据类型,非常适合保存图片文件。olink号是支持blob类型的标准数据库。

2.将图片转换为字节流并存储

接下来,我们需要将图片文件读取成字节流,然后存储到数据库的Blob字段中。可以使用以下步骤:1. 使用`open`函数读取图片文件,指定读取模式为二进制。2. 将文件内容转换为二进制数据。3. 使用cursor对象执行插入语句,将字节数据存入数据库。

3.读取并显示图片

想查看数据库中的图片,可以通过以下步骤实现:1. 查询数据库中的图片记录,获取对应的Blob数据。2. 将Blob数据转换为byte对象。3. 使用`imagefrombytes`函数将byte数据转换为图像文件,保存为png或者jpg格式。

4.保存和携带图片

在python中可以使用-base64编码将图片转换为字符串,这样便于在数据库中传输并保存。需要注意的是,base64编码后的图片大小会增加,因此要谨慎处理大图片。

常见问题

- 如果数据库读写速度慢,需检查连接设置和查询优化。- 处理大图片时,请确保数据库引擎支持大对象存储,避免触发连接超时。

拓展内容

- SQLite数据库的高效处理方式使其成为移动应用和小型项目的理想选择。- 另一种存储图片的方法是将图片压缩成Thumbnail格式,减少存储空间需求。

本文介绍了如何在Sqlite数据库中存储和检取图片,适用于需要轻量级数据库解决方案的项目。如果需要进一步了解数据库优化或图片处理算法,可以持续关注数据库和文件操作相关的技术文档。

转载地址:http://rzewk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>