使用wxPython显示OpenCV iplimage数据结构

时间:2009-11-19 06:20:03

标签: python wxpython opencv format-conversion

这是我目前的代码(语言是Python):

newFrameImage = cv.QueryFrame(webcam)
newFrameImageFile = cv.SaveImage("temp.jpg",newFrameImage)
wxImage = wx.Image("temp.jpg", wx.BITMAP_TYPE_ANY).ConvertToBitmap()
wx.StaticBitmap(self, -1, wxImage, (0,0), (wxImage.GetWidth(), wxImage.GetHeight()))

我正在尝试在wxPython窗口中显示从我的网络摄像头捕获的iplimage。问题是我不想先将图像存储在硬盘上。有没有办法将iplimage转换为内存中的另一种图像格式?还有其他解决办法吗?

我在其他语言中找到了这个问题的一些“解决方案”,但我仍然遇到这个问题。

感谢。

3 个答案:

答案 0 :(得分:6)

你要做的是:

frame = cv.QueryFrame(self.cam) # Get the frame from the camera
cv.CvtColor(frame, frame, cv.CV_BGR2RGB) # Color correction
                         # if you don't do this your image will be greenish
wxImage = wx.EmptyImage(frame.width, frame.height) # If your camera doesn't give 
                         # you the stream size, you might have to use (640, 480)
wxImage.SetData(frame.tostring()) # convert from cv.iplimage to wxImage
wx.StaticBitmap(self, -1, wxImage, (0,0), 
                (wxImage.GetWidth(), wxImage.GetHeight()))

我想通过查看Python OpenCV cookbookwxPython wiki来了解如何执行此操作。

答案 1 :(得分:3)

是的,这个问题已经过时了,但我像其他人一样来到这里寻找答案。在上述解决方案之后的几个版本的wx,numpy和opencv我认为我使用cv2和numpy图像共享快速解决方案。

这是如何将OpenCV2中使用的NumPy数组样式图像转换为位图,然后可以将其设置为wxPython中的显示元素(截至今天):

import wx, cv2
import numpy as np

# Start with a numpy array style image I'll call "source"

# convert the colorspace to RGB from cv2 standard BGR, ensure input is uint8
img = cv2.cvtColor(np.uint8(source), cv2.cv.CV_BGR2RGB) 

# get the height and width of the source image for buffer construction
h, w = img.shape[:2]

# make a wx style bitmap using the buffer converter
wxbmp = wx.BitmapFromBuffer(w, h, img)

# Example of how to use this to set a static bitmap element called "bitmap_1"
self.bitmap_1.SetBitmap(wxbmp)

10分钟前测试过:)

这使用内置的wx函数BitmapFromBuffer并利用NumPy缓冲区接口,这样我们所要做的就是交换颜色以获得预期的顺序。

答案 2 :(得分:1)

你可以使用StringIO

stream = cStringIO.StringIO(data)
wxImage = wx.ImageFromStream(stream)

您可以在\ wx \ lib \ embeddedimage.py

中查看更多详细信息

只是我的2美分。