linux系统服务器A读取远程linux系统服务器B文件(以cv读图文件为列)

文章目录

前言
- 一、读取远程文件
二、应用解释

前言

当一个服务器需要处理另一个服务器上已知图像的绝对路径时，可以使用 Paramiko 库连接到远程服务器并读取图像，然后使用 OpenCV（cv2）库在本地服务器上加载和处理图像。以下是示例代码，演示了如何使用 Paramiko 和 cv2 库来实现这一操作。本文就给出应用。

一、读取远程文件

如何使用 Paramiko 和 cv2 库来处理另一个服务器上已知图像的绝对路径。首先，我们使用 Paramiko 库连接到远程服务器，并通过 SFTP 协议从远程服务器读取图像文件。然后，我们将读取的图像数据转换为 NumPy 数组，并使用 cv2 库在本地服务器上加载图像进行处理。

这段代码的关键点在于使用 Paramiko 库建立与远程服务器的连接，通过 SFTP 协议从远程服务器读取图像文件，并将图像数据转换为适合 OpenCV 处理的格式。接着，我们使用 cv2 库加载图像并进行进一步的处理或分析。




import paramiko
import os
import cv2
import numpy as np


# 连接到远程服务器
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
ssh.connect('192.168.2.93', username='ubuntu', password='ubuntu@123')

# 远程服务器上的数据路径，类似os.listdir()函数
remote_data_path = '/home/auto_project/RTDETR/model_rtdetr/data'
stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command('ls ' + remote_data_path)
file_list = stdout.read().decode('utf-8').splitlines()



# 本地服务器上存储数据的路径
# local_data_path = '/path/to/local/data.csv'
# 从远程服务器下载数据到本地
# sftp = ssh.open_sftp()
# sftp.get(remote_data_path, local_data_path)
# sftp.close()
# 关闭远程连接
# ssh.close()


# file_list是读取路径中所有文件
for name in file_list[:2]:
    if name[-3:] == 'jpg':

        path = os.path.join(remote_data_path, name)

        sftp = ssh.open_sftp()
        remote_file = sftp.open(path, 'r')
        image_data = remote_file.read()
        remote_file.close()
        sftp.close()
        # 将图像数据转换为numpy数组
        image_array = np.frombuffer(image_data, np.uint8)

        # 使用cv2库在本地服务器上加载图像
        image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)

        print(image)

if __name__ == '__main__':
    pass

二、应用解释

在这个示例中，我们演示了如何通过编写Python代码来实现从一个服务器读取另一个服务器上的图像文件并在本地服务器上进行处理。这种情况可能在分布式系统中的数据处理和机器学习模型训练中经常出现。首先，我们使用 Paramiko 库建立与远程服务器的安全连接。Paramiko 是一个用于远程操作的 Python 库，它支持SSH协议，可以用于执行命令、传输文件等操作。通过 Paramiko，我们可以安全地连接到远程服务器并执行各种操作。

接下来，我们使用 Paramiko 的 SFTP 功能从远程服务器读取图像文件。SFTP（SSH File Transfer Protocol）是通过 SSH 安全连接传输文件的协议。我们打开远程文件并读取其内容，然后关闭连接。得到的图像数据被转换为 NumPy 数组，这是因为 OpenCV 库通常与 NumPy 数组一起使用来表示图像数据。

最后，我们使用 OpenCV（cv2）库加载图像数据并在本地服务器上进行处理。OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的功能。在这个示例中，我们使用了 OpenCV 的 imdecode 函数来解码图像数据并将其加载为可用于进一步处理的图像对象。

总之，这段代码演示了如何使用 Paramiko 和 OpenCV 库来实现跨服务器的图像处理操作，为分布式系统中的数据处理和机器学习任务提供了一个简单而强大的示例。