本文介绍了一种方法，用于将存储在numpy.ndarray中的图像数据转换成_io.BufferedReader格式，便于进一步处理和文件操作。
在项目开发过程中遇到一个挑战：需要将通过OpenCV的imread()函数读取的图像转换为适合使用io.open()函数读取并用于requests.post()发送请求的形式。以下是问题解决思路及代码实现：
1. 首先，我们需要了解两种方法（opencv和Python IO）在读取图像后返回的不同格式：
```python
path = ...路径...
img1=cv2.imread(path)
img2 = open(path, rb)
print(type(img1)) # 输出为numpy.ndarray类型
print(type(img2)) # 输出为_io.BufferedReader类型
```
为了将opencv读取的图像（即numpy数组）转换成适合io.open()函数使用的格式，我们需要进行以下步骤：
- 将OpenCV读取到的图像数据从numpy.ndarray对象转存为字节流形式。
- 使用BytesIO类来模拟文件操作环境，使图像可以被requests.post()以类似文件的形式发送。
2. 代码实现：
```python
from PIL import Image
import io
import cv2
path = ...路径...
# OpenCV读取图像并转换为PIL格式的Image对象
img_cv = cv2.imread(path)
img_pil = Image.fromarray(img_cv) # 转换为PIL.Image类型
# 将PIL.Image对象转存为字节流形式，以便通过requests.post()发送
byte_arr = io.BytesIO()
img_pil.save(byte_arr, format=PNG) # 可以根据需要选择不同的格式如JPEG等
# 获取图像数据的字节表示
img_bytes = byte_arr.getvalue()
# 使用该图像字节流进行requests.post()操作时，可以将其作为文件参数传递
```
以上代码段展示了如何将opencv读取到的numpy数组形式的数据转换为适合通过io.open()函数处理并用于发送HTTP请求的形式。
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