本文旨在解决在使用 Flet 框架开发应用时，如何实时更新图像帧显示的问题。当图像文件被外部程序修改，且文件名保持不变时，传统的 page.update() 方法可能无法正确刷新 Flet 应用中的图像。本文将介绍一种有效的解决方案，通过重新读取图像文件并将其转换为 base64 编码，从而实现图像的动态更新。
问题分析
在使用 Flet 显示动态图像时，如果图像文件在外部被修改（例如，被另一个程序覆盖），但文件名保持不变，直接使用 ft.Image 组件和 page.update() 方法可能无法正确更新图像显示。这是因为 Flet 可能会缓存图像，导致即使文件内容已更改，显示的仍然是旧版本的图像。
解决方案
解决此问题的关键在于强制 Flet 重新读取图像文件。一种有效的方法是将图像转换为 base64 编码，然后将 base64 字符串作为 src_base64 属性传递给 ft.Image 组件。每次需要更新图像时，重新读取图像文件，将其转换为 base64 编码，并更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性。
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以下是具体步骤和代码示例：
- 导入必要的库:
import numpy as np import base64 import flet as ft from flet import Image from io import BytesIO from PIL import Image as image
- 读取图像文件并转换为 base64 编码:
image_path = r"Python\\plate_0.jpg" # 图像文件路径
pil_photo = image.open(image_path) # 使用 Pillow 打开图像
arr = np.asarray(pil_photo) # 将图像转换为 NumPy 数组
pil_img = image.fromarray(arr) # 再次将 NumPy 数组转换为图像对象
buff = BytesIO() # 创建一个内存缓冲区
pil_img.save(buff, format="JPEG") # 将图像保存到缓冲区，格式为 JPEG
image_string = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode('utf-8') # 将缓冲区内容编码为 base64 字符串- 创建 ft.Image 组件并使用 base64 字符串初始化:
image1 = Image(src_base64=image_string) # 创建 ft.Image 组件，并使用 base64 字符串初始化
- 创建更新图像的函数:
def updateTest(value):
image_path = r"Python\\plate_0.jpg" # 重新读取图像文件路径
pil_photo = image.open(image_path) # 使用 Pillow 打开图像
arr = np.asarray(pil_photo) # 将图像转换为 NumPy 数组
pil_img = image.fromarray(arr) # 再次将 NumPy 数组转换为图像对象
buff = BytesIO() # 创建一个内存缓冲区
pil_img.save(buff, format="JPEG") # 将图像保存到缓冲区，格式为 JPEG
newstring = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8") # 将缓冲区内容编码为 base64 字符串
image1.src_base64 = newstring # 更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性
image1.update() # 更新 ft.Image 组件- 在 Flet 应用中使用 ft.Image 组件和更新函数:
def main(page=ft.Page):
page.window_width = 375
page.window_height = 300
image_path = r"Python\\plate_0.jpg" # First Reachable Path
pil_photo = image.open(image_path) # Pillow Opens the Image
arr = np.asarray(pil_photo) # Numpy transforms it into an array
pil_img = image.fromarray(arr) # Then you convert it in an image again
buff = BytesIO() # Buffer
pil_img.save(buff, format="JPEG") # Save it
image_string = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode('utf-8')
image1 = Image(src_base64=image_string)
def updateTest(value):
image_path = r"Python\\plate_0.jpg" # Read the path again
pil_photo = image.open(image_path)
arr = np.asarray(pil_photo)
pil_img = image.fromarray(arr)
buff = BytesIO()
pil_img.save(buff, format="JPEG")
newstring = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8")
image1.src_base64 = newstring
image1.update() # "Voí'la"
page.add(
ft.Row(controls=[
image1
], alignment='center'),
ft.Row(controls=[
ft.TextButton("Test", on_click=updateTest)
], alignment='center')
)
ft.app(target=main)注意事项
- 确保安装了必要的库：flet, Pillow, numpy。可以使用 pip install flet Pillow numpy 命令进行安装。
- 图像文件路径 (image_path) 必须正确。
- 频繁更新图像可能会影响性能。可以考虑使用线程或异步任务来更新图像，以避免阻塞 UI 线程。
- 如果图像文件非常大，转换为 base64 编码可能会占用大量内存。可以考虑使用其他方法，例如将图像文件保存到临时文件，然后使用 src 属性指定临时文件的路径。
总结
通过将图像转换为 base64 编码并动态更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性，可以有效地解决 Flet 应用中动态图像帧的更新问题。这种方法确保 Flet 每次都重新读取图像文件，从而显示最新的图像内容。 在实际应用中，可以根据具体需求和性能考虑，选择合适的图像更新策略。
