这是我通常使用Python将存储在数据库中的图像转换为OpenCV图像。

import numpy as np
import cv2
from cv2 import cv

# Load image as string from file/database
fd = open('foo.jpg')
img_str = fd.read()
fd.close()

# CV2
nparr = np.fromstring(img_str, np.uint8)
img_np = cv2.imdecode(nparr, cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR) # cv2.IMREAD_COLOR in OpenCV 3.1

# CV
img_ipl = cv.CreateImageHeader((img_np.shape[1], img_np.shape[0]), cv.IPL_DEPTH_8U, 3)
cv.SetData(img_ipl, img_np.tostring(), img_np.dtype.itemsize * 3 * img_np.shape[1])

# check types
print type(img_str)
print type(img_np)
print type(img_ipl)

我添加了从numpy.ndarray到cv2.cv.iplimage的转换，因此上面的脚本将打印：

<type 'str'>
<type 'numpy.ndarray'>
<type 'cv2.cv.iplimage'>

**编辑：**截至最新numpy 1.18.5 +，np.fromstring引发警告，因此应在该位置使用np.frombuffer。

我认为this堆栈溢出问题上提供的this答案是此问题的更好答案。
报价详情（借用@lamhoangtung以上连结答案）

import base64
import json
import cv2
import numpy as np

response = json.loads(open('./0.json', 'r').read())
string = response['img']
jpg_original = base64.b64decode(string)
jpg_as_np = np.frombuffer(jpg_original, dtype=np.uint8)
img = cv2.imdecode(jpg_as_np, flags=1)
cv2.imwrite('./0.jpg', img)

我曾尝试使用这段代码从包含原始缓冲区（纯像素数据）的字符串创建opencv，但在这种特殊情况下不起作用。
下面是针对这类数据的处理方法：

image = np.fromstring(im_str, np.uint8).reshape( h, w, nb_planes )

(but是的，您需要知道您的图像属性）
如果您B和G通道被置换，以下是修复方法：

image = cv2.cvtColor(image, cv2.cv.CV_BGR2RGB)

我是按照@jabaldonedo的解决方案，但它似乎有点旧，需要一些调整。
顺便说一下，我正在使用OpenCV3.4.8.29。

im_path = 'path/to/foo.jpg'
with open(im_path, 'rb') as fp:
    im_b = fp.read()
image_np = np.frombuffer(im_b, np.uint8)
img_np = cv2.imdecode(image_np, cv2.IMREAD_COLOR)  

im_cv = cv2.imread(im_path)

print('Same image: {}'.format(np.all(im_cv == img_np)))

相同图像：正确

有一个问题：
如果缓冲区太短或包含无效数据，则函数返回[None]
OpenCV给人一种不同寻常的宽容感觉，下面的函数可以适应这种情况：

import numpy as np
import cv2 as cv

def read_image(content: bytes) -> np.ndarray:
    """
    Image bytes to OpenCV image

    :param content: Image bytes
    :returns OpenCV image
    :raises TypeError: If content is not bytes
    :raises ValueError: If content does not represent an image
    """
    if not isinstance(content, bytes):
        raise TypeError(f"Expected 'content' to be bytes, received: {type(content)}")
    image = cv.imdecode(np.frombuffer(content, dtype=np.uint8), cv.IMREAD_COLOR)
    if image is None:
        raise ValueError(f"Expected 'content' to be image bytes")
    return image