O que estou tentando fazer é bastante simples quando estamos lidando com um arquivo local, mas o problema surge quando tento fazer isso com um URL remoto.

Basicamente, estou tentando criar um objeto de imagem PIL a partir de um arquivo extraído de uma URL. Claro, eu sempre poderia buscar o URL e armazená-lo em um arquivo temporário, depois abri-lo em um objeto de imagem, mas isso parece muito ineficiente.

Aqui está o que eu tenho:

Image.open(urlopen(url))

Ele sai reclamando que seek()não está disponível, então tentei o seguinte:

Image.open(urlopen(url).read())

Mas isso também não funcionou. Existe uma maneira melhor de fazer isso ou está gravando em um arquivo temporário a maneira aceita de fazer esse tipo de coisa?

No Python3, os módulos StringIO e cStringIO se foram.

No Python3 você deve usar:

from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

response = requests.get(url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))

você pode tentar usar um StringIO

import urllib, cStringIO

file = cStringIO.StringIO(urllib.urlopen(URL).read())
img = Image.open(file)

Eu uso a biblioteca de solicitações. Parece ser mais robusto.

from PIL import Image
import requests
from StringIO import StringIO

response = requests.get(url)
img = Image.open(StringIO(response.content))

Para aqueles que usam o Pillow, da versão 2.8.0, você pode:

from PIL import Image
import urllib2

im = Image.open(urllib2.urlopen(url))

ou se você usar requests:

from PIL import Image
import requests

im = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

Referências:

• https://github.com/python-pillow/Pillow/pull/1151
• https://github.com/python-pillow/Pillow/blob/master/CHANGES.rst#280-2015-04-01

Use StringIOpara transformar a sequência de leitura em um objeto parecido com um arquivo:

from StringIO import StringIO
import urllib

Image.open(StringIO(urllib.requests.urlopen(url).read()))

Para aqueles que fazem algum pós-processamento sklearn / numpy (por exemplo, Deep Learning), você pode agrupar o objeto PIL com np.array (). Isso pode evitar que você precise acessar o Google como eu fiz:

from PIL import Image
import requests
import numpy as np
from StringIO import StringIO

response = requests.get(url)
img = np.array(Image.open(StringIO(response.content)))

Python 3

from urllib.request import urlopen
from PIL import Image

img = Image.open(urlopen(url))
img

Notebook Jupyter e IPython

import IPython
url = 'https://newevolutiondesigns.com/images/freebies/colorful-background-14.jpg'
IPython.display.Image(url, width = 250)

Ao contrário de outros métodos, esse método também funciona em um loop for!

A maneira sem dúvida recomendada para entrada / saída de imagem atualmente é usar o pacote dedicado ImageIO . Os dados da imagem podem ser lidos diretamente de um URL com uma simples linha de código:

from imageio import imread
image = imread('https://cdn.sstatic.net/Sites/stackoverflow/img/logo.png')

Muitas respostas nesta página são anteriores ao lançamento desse pacote e, portanto, não o mencionam. O ImageIO começou como um componente do kit de ferramentas Scikit-Image . Ele suporta vários formatos científicos, além dos fornecidos pela popular biblioteca de processamento de imagens PILlow . Ele agrupa tudo em uma API limpa, focada apenas na entrada / saída de imagem. De fato, o SciPy removeu seu próprio leitor / gravador de imagens em favor do ImageIO .

selecione a imagem no chrome, clique com o botão direito do mouse Copy image address, cole-o em uma strvariável ( my_url) para ler a imagem:

import shutil
import requests

my_url = 'https://www.washingtonian.com/wp-content/uploads/2017/06/6-30-17-goat-yoga-congressional-cemetery-1-994x559.jpg'
response = requests.get(my_url, stream=True)
with open('my_image.png', 'wb') as file:
    shutil.copyfileobj(response.raw, file)
del response

abra;

from PIL import Image

img = Image.open('my_image.png')
img.show()