如何从字节数组初始化RGBA cv :: Mat?

时间:2019-05-29 09:51:20

标签: python c++ numpy opencv

我正在通过网络(从Python)发送图像,并希望在接收端(在C ++中)从它们创建OpenCV Mat

它们是这样创建的:

image = self.camera.capture_image()   # np.array of dtype np.uint8
h, w, c = image.shape   # 4 channels
image = np.transpose(image, (2, 0, 1)) # transpose because channels come first in OpenCV (?)
image = np.ascontiguousarray(image, dtype='>B')  # big-endian bytes
bytess = image.tobytes(order='C')

在此之后,我应该有一个数组,其中3个维度被展平,以便每个通道的各个行附加在一起,然后附加通道以形成最终的字节缓冲区。我已经证实我的理解是正确的,并且以下情况成立

bytess[channel*height*width + i*wwidth + j] == image[channel, i, j]

[我认为上面的部分实际上并不重要,因为如果不正确,我会得到不正确显示的图像,但是至少我会得到一个图像,比我现在的距离再远了一步。]

现在,我正在尝试这样做:

char* pixel_data = … // retrieve array of bytes from message
// assume height, width and channels are known
const int sizes[3] = {channels, width, height};
const size_t steps[3] = {(size_t)height * (size_t)width, (size_t)height};
cv::Mat image(3, sizes, CV_8UC1, pixel_data, steps);

因此,我创建了一个具有三个维度的矩阵,其中元素类型为byte。我不确定我是否正确确定了steps,但我认为它与documentation匹配。

但是运行它只会崩溃

error: (-5:Bad argument) Unknown array type in function 'cvarrToMat'

将RGBA(或OpenGRAV的BGRA)图像序列化为字节缓冲区并使用C ++ API从中创建cv::Mat的正确方法是什么?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我有一个解决方案,可以解决这个问题。此行:

cv::Mat image(3, sizes, CV_8UC1, pixel_data, steps);

假设我可以通过单个字节传递三个维度的大小,但是我无法完成这项工作。

代替使用different constructor

cv::Mat image(height, width CV_8UC4, pixel_data);

我可以将图像视为二维图像,但具有矢量数据类型(4字节元素大小而不是标量字节)。如果pixel_data指针的布局正确,则可以使用。

正确的布局没有真正明确地记录在案,但是可以从official tutorials之一推论得出

enter image description here

因此,数据被存储为使得一行排在另一行之后,并且一行的每个元素都被拆分为n_channels个元素。使用诸如CV_8UC4之类的数据类型可使矩阵在原始数据数组的每个位置读取4个字节,并将指针前进4个字节。

因此,在这种情况下,我只需要将numpy数组重新排列为适当的顺序:将行附加在一起,但交错通道。我是这样做的,但我希望有一种不循环的方法。

def array_to_cv_bytes(ary):
    assert ary.ndim == 3, 'Array must have 3 dimensions'
    h, w, c = ary.shape
    ary = ary[..., (2, 1, 0, 3)]
    output = np.empty(h * c * w, dtype=np.uint8)
    for channeld_idx in range(c):
        output[channeld_idx::c] = ary[..., channeld_idx].reshape(h*w)
    return output.tobytes(order='C')