NumPy - 从元组到数组的高效转换？答案

【问题标题】：NumPy - Efficient conversion from tuple to array?NumPy - 从元组到数组的高效转换？
【发布时间】：2013-11-20 22:29:47
【问题描述】：

我正在尝试找到一种有效的方法将元组（其中每 4 个条目对应于像素的 R、G、B、alpha）转换为 NumPy 数组（用于 OpenCV）。

更具体地说，我使用 pywin32 来获取窗口的客户区位图。这以元组的形式返回，其中前四个元素属于第一个像素的 RGB-alpha 通道，然后是第二个像素的下四个，依此类推。元组本身只包含整数数据（即它不包含任何维度，尽管我确实有这些信息）。我想从这个元组创建 NumPy 3D 数组（宽 x 高 x 通道）。目前，我只是创建一个零数组，然后遍历元组中的每个条目并将其放在 NumPy 数组中。我正在使用下面的代码执行此操作。我希望可能有一种我没有想到的更有效的方法来做到这一点。有什么建议么？非常感谢！

代码：

bitmapBits = dataBitmap.GetBitmapBits(False) #Gets the tuple.
clientImage = numpy.zeros((height, width, 4), numpy.uint8)
iter_channel = 0
iter_x = 0
iter_y = 0
for bit in bitmapBits:
    clientImage[iter_y, iter_x, iter_channel] = bit
    iter_channel += 1
    if iter_channel == 4:
        iter_channel = 0
        iter_x += 1
    if iter_x == width:
        iter_x = 0
        iter_y += 1
    if iter_y == height:
        iter_y = 0

【问题讨论】：

标签： python arrays opencv numpy tuples

【解决方案1】：

类似于上面的比尔，但可能更快：

clientImage = np.asarray(bitmapBits, dtype=np.uint8).reshape(height, width, 4)

array 采用，根据文档：“数组，任何暴露数组接口的对象，__array__ 方法返回数组的对象，或任何（嵌套）序列。”

asarray 需要更多的东西：“输入数据，可以转换为数组的任何形式。这包括列表、元组列表、元组、元组元组、列表元组和 ndarray。”它直接采用元组:)

【讨论】：

这确实稍微快了一点（就我目前的使用而言，它比 Bill 提出的解决方案快了大约 10%）。

【解决方案2】：

为什么不做类似的事情

import numpy as np
clientImage = np.array(list(bitmapBits), np.uint8).reshape(height, width, 4)

例如，设('Ri', 'Gi', 'Bi', 'ai') 为像素i 对应的颜色元组。如果你有一个很大的元组，你可以这样做：

In [9]: x = ['R1', 'G1', 'B1', 'a1', 'R2', 'G2', 'B2', 'a2', 'R3', 'G3', 'B3', 'a3', 'R4', 'G4', 'B4', 'a4']

In [10]: np.array(x).reshape(2, 2, 4)
Out[10]: 
array([[['R1', 'G1', 'B1', 'a1'],
        ['R2', 'G2', 'B2', 'a2']],

       [['R3', 'G3', 'B3', 'a3'],
        ['R4', 'G4', 'B4', 'a4']]], 
      dtype='|S2')

[:,:,i] 的每个切片 i in [0,4) 将为您提供每个频道：

In [15]: np.array(x).reshape(2, 2, 4)[:,:,0]
Out[15]: 
array([['R1', 'R2'],
       ['R3', 'R4']], 
      dtype='|S2')

【讨论】：