本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：

第1章 OpenCV快速入门；
第2章 图像读写模块imgcodecs；
第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）；
第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；
第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video；
第9章 照片处理模块photo；
第10章 2D特征模块features2d；
第11章 相机标定与三维重建模块calib3d；
第12章 传统目标检测模块objdetect；
第13章 机器学习模块ml；
第14章 深度神经网络模块dnn

欢迎关注图书《深度学习计算机视觉实战》与《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》。

在网络中传输文件时，传输的是数据流，因此如果需要在网络中传输一张图片，就需要对图像进行编码，对于网络接收到的图片数据流，则需要使用图像解码还原为图像。OpenCV中提供了图像编码与解码的函数imencode与imdecode。

2.3.1 案例9：图像编码应用

OpenCV中图像编码的函数是imencode，imencode函数的C++语言函数定义如下：

CV_EXPORTS_W bool imencode( const String& ext, InputArray img,
CV_OUT std::vector<uchar>& buf,
const std::vector<int>& params = std::vector<int>());

imencode函数的Python语言函数定义如下：

retval, buf = imencode(ext, img, params=None)

imencode函数的参数说明如下：

ext：文件扩展名，以决定输出格式；

img：待编码图像数据；

params：格式化编码为成对的特定参数，该参数可选，由cv::ImwriteFlags定义；

buf：输出的数据流（返回值）；

retval，编码是否成功标志，类型为bool，编码成功返回true，编码失败返回false（返回值）。

本案例将读取的图像进行编码，然后保存到txt文件中，读者在网络中传输图片则可以直接将编码后的数据流用于网络数据传输。本案例的代码实现如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("src.jpg") #图像读取
img_encode = cv2.imencode('.jpg', img)[1] #图像编码
data_encode = np.array(img_encode)
bytes_encode = data_encode.tobytes() #数据类型转换
print(type(bytes_encode)) #类型打印为：<class 'bytes'>

#数据保存到txt文件中
with open("imencode.txt", "wb") as f:
f.write(bytes_encode)

调试状态下，可以看到各变量的数值如图2.6所示，编码后的二进制数据流保存在变量bytes_encode中。

执行完成后会在路径下生成imencode.txt文件，其中保存编码后的图像数据。

2.3.2 案例10：图像解码应用

对于接收到的图像数据流，需要使用图像解码功能解码为图像数据。

OpenCV中图像解码的函数为imdecode，imdecode函数的C++语言函数定义如下：

CV_EXPORTS_W Mat imdecode( InputArray buf, int flags )
// 重载函数
CV_EXPORTS Mat imdecode( InputArray buf, int flags, Mat* dst)

imdecode函数的Python语言函数定义如下：

retval = imdecode(buf, flags)

imdecode函数的参数说明如下：

buf：bytes类型的输入的数据流；

flags，解码标志，由cv::ImreadModes定义；

retval：解码的图像结果（返回值）。

本案例从txt中读取已保存的图像数据流，然后将数据流解码为图像并显示。本案例的代码如下所示：

import numpy as np
import cv2

#从文件中读取图像数据
with open("imencode.txt", "rb") as f:
data_encode = f.read()
img_array = np.frombuffer(data_encode, np.uint8)
#图像解码
img_decode = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_COLOR)
#解码后的图像显示
cv2.imshow("img_decode", img_decode)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解码后的图像显示如图2.7所示。