Chuyển đổi mảng các pixel số nguyên đơn thành ba rép RGB trong Python

Question

Tôi đang phát xung quanh với một chiếc máy ảnh cho kính hiển vi sử dụng Micro-Manager 1.4. Sử dụng giao diện Python, tôi đã quản lý để truy cập vào máy ảnh, thay đổi thời gian phơi sáng, vv và tôi có thể chụp các hình ảnh riêng lẻ.

Tuy nhiên, mỗi hình ảnh được trả về dưới dạng mảng NumPy trong đó mỗi pixel được biểu diễn dưới dạng một số nguyên, ví dụ: "7765869". Theo như tôi có thể tìm thấy trên mạng, điều này được biết đến như một "BufferedImage" trong Java, và nó có nghĩa rằng các giá trị RGB được mã hóa như:

BufferedImage = R * 2^16 + G * 2^8 + B 

Câu hỏi của tôi là: Làm thế nào tôi có thể sử dụng ví dụ Numpy hoặc OpenCV, chuyển đổi loại mảng này thành một mảng tiện dụng hơn trong đó mỗi pixel là một bộ ba RGB của các giá trị uint8? Không cần phải nói, việc chuyển đổi phải hiệu quả nhất có thể.

Answer 1

Cách đơn giản nhất là để cho numpy làm việc chuyển đổi cho bạn. Mảng numpy của bạn có lẽ sẽ là loại np.uint32. Nếu bạn xem nó dưới dạng mảng np.uint8, bạn sẽ có định dạng RGB0, tức là giá trị của R, G và B cho mỗi pixel, cộng với một số trống rỗng sau đây là np.uint8. Thật dễ dàng để định hình lại và loại bỏ mà không có giá trị:

>>> img = np.array([7765869, 16777215], dtype=np.uint32) 
>>> img.view(np.uint8) 
array([109, 127, 118, 0, 255, 255, 255, 0], dtype=uint8) 
>>> img.view(np.uint8).reshape(img.shape+(4,))[..., :3] 
array([[109, 127, 118], 
     [255, 255, 255]], dtype=uint8) 

Tốt nhất là không có tính toán hoặc sao chép dữ liệu, chỉ là một lối trình diễn các nội dung của hình ảnh ban đầu của bạn: Tôi không nghĩ rằng bạn có thể nhận được nhiều hơn nữa hiệu quả hơn thế! Tôi nhớ lại rằng đối với một số hoạt động, OpenCV yêu cầu một mảng liền kề, vì vậy bạn có thể phải thêm .copy() vào cuối biểu thức đó để loại bỏ cột số 0, không đơn giản bỏ qua nó, mặc dù điều này tất nhiên kích hoạt bản sao dữ liệu mà mã ở trên đã tránh.

Answer 2

rgbs = [((x&0xff0000)>>16,(x&0xff00)>>8,x&0xff) for x in values] 

ít nhất tôi nghĩ ...

afaik công thức trên cũng có thể được viết như

BufferedRGB = RED<<16 + GREEN << 8 + BLUE 

red,green,blue = 0xFF,0x99,0xAA 
red<<16 + green << 8 + blue #= 0xFF99AA (buffered into one value) 

#apply a bitmask to get colors back 
red = (0xFF99AA & 0xFF0000) >> 16 # = 0xFF 
green = (0xFF99AA & 0xFF00) >> 8 # = 0x99 
blue = 0xFF99AA & 0xFF   # = 0xAA 

mà là hơi dễ đọc hơn với tôi và rõ ràng những gì đang xảy ra

Answer 3

Một chiều là

Red = BufferedImage/2**16 
Green = (BufferedImage % 2**16)/2**8 
Blue = (BufferedImage % 2**8) 

Tuy nhiên, tôi nghi ngờ nó là thanh lịch nhất (Pythonic?) Hoặc là cách nhanh nhất.

Answer 4

Cách tiếp cận nhanh nhất có lẽ sẽ là để ghi nhớ điều này NumPy:

from numpy import * 
x = array([211*2**16 + 11*2**8 + 7]) # test data 

b, g, r = bitwise_and(x, 255), bitwise_and(right_shift(x, 8), 255), bitwise_and(right_shift, 16), 255) 

print r, g, b 
(array([211]), array([11]), array([7]))