Question

我正在使用Numpy和OpenCV2.4.1，我的IP Camera有一个SDK，它通过回调函数返回图片缓冲区。简化的功能如下：

def py_fDecodeCallBack(lPort, pBuffer, lSize, pFrameInfo, lReserved1, lReserved2):
    frameInfo = pFrameInfo.contents
    pBufY = np.asarray( pBuffer[:frameInfo.lHeight*frameInfo.lWidth],dtype=np.uint8).reshape(frameInfo.lHeight,frameInfo.lWidth, 1)

$

pBuffer属于POINTER（c_ubyte）类型，因为我正在使用ctypes。

我尝试获取pBuffer的Y通道，该通道采用YV12格式，并将其放入Numpy Array中供OpenCV处理。

然而，np.asarray（）存在很大的瓶颈，获取帧数据并放入3D numpy数组（高度，宽度，通道）需要很长时间。我已经测试了pBuffer的指针访问操作，用于切割Y数据不是瓶颈。此回调只能在具有4GB内存的双核计算机上以每秒3帧的速度运行。如果没有np.asarray（）操作，回调可以以每秒30帧的速度运行。

请建议一种方法，以便将pBuffer数据放入3D numpy数组中，该数组足够快，每秒可以获得30帧。

Answer 1

如果您不需要复制数据（即您的回调将处理它然后丢弃它），您可以直接使用缓冲区构建数组：

array = (ctypes.c_ubyte * frameInfo.lHeight * frameInfo.lWidth * 1
          ).from_address(ctypes.addressof(pBuffer.contents))
pBufY = np.ndarray(buffer=array, dtype=np.uint8,
                   shape=(frameInfo.lHeight, frameInfo.lWidth, 1))

Numpy数组操作太慢np.asarray（）

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