Question

我试图在Raspberry Pi上运行人脸检测，所以我试图找到最快的方法来做所有事情。（每毫秒计算700MHz处理器！）

我快速测试了我需要检查的各种选项，其中包括：

获取网络摄像头图片（选项为pygame.camera或openCV＆＃39; s cv2.VideoCapture）
调整大小，转换为灰度，然后（如果需要）转换为numpy并旋转。

这听起来很奇怪，但是为了捕捉图片，pygame.camera比树莓派上的openCV快约60ms。

假设从pygame表面到numpy的额外转换加上90度旋转，花费不到60ms，那么混合使用是值得的。

这里的问题是我得到了一个奇怪的cvtColor错误，声称我的numpy ndarray（目前opencv 2.0的后端）没有3或4个频道。

这很奇怪，因为我在调用cvtColor之前打印出ndarray的形状，它有3个通道。我只能假设我错过了一些非常明显的东西。

这是削减的代码。

import pygame
import cv2
import numpy
from pygame import camera

pygame.init()
pygame.camera.init()

#get one shot from pygame camera
cam_list = pygame.camera.list_cameras()
pywebcam = pygame.camera.Camera(cam_list[0],(640,480))
pywebcam.start()
image = pywebcam.get_image()

for z in xrange(50):
    image = pywebcam.get_image()

pywebcam.stop()

if image:
    #numpy (convert to numpy as fast as possible)
    numpy_image=pygame.surfarray.array3d(image)

    print(numpy_image.shape)
    numpy_image=cv2.cvtColor(numpy_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    numpy_image = cv2.resize(numpy_image, (0,0), fx=0.25, fy=0.25)
    numpy_image = numpy.rot90(numpy_image,3)

编辑：删除了一堆代码。新代码删除了所有分析。

我从这个程序得到的输出是：

Average time in range: 58.64 ms.

Pausing to ensure webcam is freed.

Average time in range: 115.56 ms.

(480, 640, 3)
Pure NumPy
  0     ms to printing shape.
  39    ms to convert to grayscale.
  16    ms to resize.
  0     ms to rotate.
  58 total ms.

(640, 480, 3)
OpenCV Error: Assertion failed (scn == 3 || scn == 4) in cvtColor, file /build/opencv-XZa2gn/opencv-2.3.1/modules/imgproc/src/color.cpp, line 2834
Traceback (most recent call last):
  File "profile.py", line 72, in <module>
    numpy_image=cv2.cvtColor(numpy_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.error: /build/opencv-XZa2gn/opencv-2.3.1/modules/imgproc/src/color.cpp:2834: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cvtColor

这里发生了什么？

Answer 1

找到答案。显然，numpy在你工作时并没有真正更新ndarray，它只是暂时改变了想法。事情很好，也很快。

虽然opencv 2.0的C ++版本可以处理这个问题，但是python绑定无法 - 并且由于pygame的surfrayray代码在numpy上工作，所以你去pygame-＆gt; opencv的任何情况都会遇到这个问题

说到这里，你需要做的就是在调用pygame.surfarray.array3d（）之后调用numpy.copy（）。

新副本不会有这些临时更改。出于这个原因，不要打扰array3d（），只需使用pixels3d（） - 无论如何你必须复制，所以不要做两个。

有关更多信息，我认为暂时的变化被称为“大踏步”＆＃39;或类似的东西。

cvtColor失败断言scn == 3 || scn == 4，但图像确实有3个通道并且存在

1 个答案: