不要这样做！

Question

我在使用pyglet显示numpy数组时遇到问题。我发现了一个非常类似的主题（how to display a numpy array with pyglet?）。我想以灰度显示数组，但是pyglet用颜色显示它，请看图像：http://i.stack.imgur.com/pL6Yr.jpg

def create(self, X,Y):

    IMG = random((X,Y)) * 255
    self.IMG = dstack((IMG,IMG,IMG))

    return self.IMG

def image(self):

    self.img_data = self.create(X,Y).data.__str__()
    self.image = pyglet.image.ImageData(X,Y, 'RGB', self.img_data, pitch = -X*3)

    return self.image

如果我保存并加载数组而不是它可以工作（但它会慢得多）：

def image(self):

    self.im_save=scipy.misc.toimage(self.create(X,Y),cmin=0, cmax=255)
    self.im_save.save('outfile.png')
    self.image = pyglet.image.load('outfile.png')

    return self.image

我得到了我想要的东西：

i.stack.imgur.com/FCY1v.jpg

我在第一个代码示例中找不到错误：（

修改

非常感谢您的回答。有了Bago的提示我得到了这个代码工作:)确实nfirvine建议是合理的，因为我只想在灰度显示矩阵。

def create(self, X,Y):

        self.IMG = (random((X,Y)) * 255).astype('uint8')

        return self.IMG


def image(self):

        self.img_data = self.create(X,Y).data.__str__()
        self.image = pyglet.image.ImageData(X,Y, 'L', self.img_data)

        return self.image

Answer 1

我上周花了很多时间使用NumPy来生成随机纹理。我遇到了这篇文章并尝试了接受的答案。

我可以确认之前接受的答案是 NOT CORRECT 。

这似乎是正确的，因为您使用的是灰度图像。但是，如果您要使用彩色图像（例如RGBA）并将GBA通道归零，您会发现这一点，因为您的纹理中仍然会出现绿色和蓝色。

通过使用__str __（），您实际上是在发送垃圾而不是您真正想要的值。

我将使用我的代码来证明这一点。

import numpy
import pyglet
from pyglet.gl import *

# the size of our texture
dimensions = (16, 16)

# we need RGBA textures
# which has 4 channels
format_size = 4
bytes_per_channel = 1

# populate our array with some random data
data = numpy.random.random_integers(
    low = 0,
    high = 1,
    size = (dimensions[ 0 ] * dimensions[ 1 ], format_size)
    )

# convert any 1's to 255
data *= 255

# set the GB channels (from RGBA) to 0
data[ :, 1:-1 ] = 0

# ensure alpha is always 255
data[ :, 3 ] = 255

# we need to flatten the array
data.shape = -1

使用上面的答案，您将执行以下操作

不要这样做！

tex_data = data.astype('uint8').__str__()

如果您尝试使用该代码，您将获得所有颜色，而不仅仅是红色！

改为执行此操作！

正确的方法是转换为ctype GLubytes。

# convert to GLubytes
tex_data = (GLubyte * data.size)( *data.astype('uint8') )

然后你可以将它传递给你的纹理。

# create an image
# pitch is 'texture width * number of channels per element * per channel size in bytes'
return pyglet.image.ImageData(
    dimensions[ 0 ],
    dimensions[ 1 ],
    "RGBA",
    tex_data,
    pitch = dimensions[ 1 ] * format_size * bytes_per_channel
    )

Answer 2

根据the Pyglet docs on pyglet.image，如果您需要灰度，则应使用'L'格式代码，而不是'RGB'，因为您只有一个频道。

Answer 3

我认为pyglet期待uint8，你试过吗？

IMG = ( random((X,Y)) * 255 ).astype('uint8')

Answer 4

我一直在使用它来获取numpy数组的动态视图。 @Rebs的答案起作用了，但是当我想在每一帧更新图像时，效率就变得很低。分析之后，我发现ctypes值转换是速率限制步骤，可以通过使用ctype类型对象的from_buffer方法在numpy数组和GLubyte之间共享内存中的基础位来加快速度数组。

这里是一个类，它将使用matplotlib的颜色映射来在2d numpy数组和pyglet图像之间进行映射。如果您有一个numpy数组，请在其周围创建一个ArrayView包装器，然后在窗口on_draw方法中对其进行更新和blit：

my_arr = np.random.random((nx, ny))
arr_img = ArrayImage(my_arr)

@window.event
def on_draw():
    arr_img.update()
    arr_img.image.blit(x, y)

完整类的实现：

import numpy as np
import matplotlib.cm as cmaps
from matplotlib.colors import Normalize
import pyglet
import pyglet.gl

class ArrayImage:
    """Dynamic pyglet image of a 2d numpy array using matplotlib colormaps."""
    def __init__(self, array, cmap=cmaps.viridis, norm=None, rescale=True):
        self.array = array
        self.cmap = cmap
        if norm is None:
            norm = Normalize()
        self.norm = norm
        self.rescale = rescale

        self._array_normed = np.zeros(array.shape+(4,), dtype=np.uint8)
        # this line below was the bottleneck...
        # we have removed it by setting the _tex_data array to share the buffer
        # of the normalised data _array_normed
        # self._tex_data = (pyglet.gl.GLubyte * self._array_normed_data.size)( *self._array_normed_data )
        self._tex_data = (pyglet.gl.GLubyte * self._array_normed.size).from_buffer(self._array_normed)
        self._update_array()

        format_size = 4
        bytes_per_channel = 1
        self.pitch = array.shape[1] * format_size * bytes_per_channel
        self.image = pyglet.image.ImageData(array.shape[0], array.shape[1], "RGBA", self._tex_data)
        self._update_image()

    def set_array(self, data):
        self.array = data
        self.update()

    def _update_array(self):
        if self.rescale:
            self.norm.autoscale(self.array)
        self._array_normed[:] = self.cmap(self.norm(self.array), bytes=True)
        # don't need the below any more as _tex_data points to _array_normed memory
        # self._tex_data[:] = self._array_normed

    def _update_image(self):
        self.image.set_data("RGBA", self.pitch, self._tex_data)

    def update(self):
        self._update_array()
        self._update_image()

使用pyglet显示numpy数组不正确

4 个答案:

不要这样做！

改为执行此操作！