• 2020-11-04 16:38:47

pred是数组类型，先转为8位。

pred = np.array(pred, np.uint8)
cv2.imshow(“123”, pred)
cv2.waitKey(0)

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您可以将转换矢量化，以便所有R、G和B像素同时变换：def yuv_vec(images):

R, G, B = images[:, :, :, 0], images[:, :, :, 1], images[:, :, :, 2]

y = (0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B) / 127.5 - 1

u = (0.493 * (B - y)) / 127.5 - 1

v = (0.887 * (R - y)) / 127.5 - 1

yuv_img = np.empty(images.shape)

yuv_img[:, :, :, 0] = y

yuv_img[:, :, :, 1] = u

yuv_img[:, :, :, 2] = v

return yuv_img

为了计时性能，我将展示问题中所示的yuv函数的一个短嵌套循环实现：

^{pr2}\$

一些速度比较：imgs = np.random.randint(0, 256, size=(100, 50, 100, 3))

%timeit yuvloop(imgs)

# Out: 8.79 s ± 265 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

% timeit np.apply_along_axis(yuv, -1, imgs)

# Out: 9.92 s ± 360 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit yuv_vec(imgs)

# Out: 34.4 ms ± 385 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

所以这比循环像素要快256倍。使用np.apply_along_axis似乎更慢。三者的结果都是一样的。

我将测试样本的大小缩小到100个图像，否则测试会太慢。在

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I am trying to convert raw data of length 64372(w= 242, h=266) to the image, the raw data is in the format of the byte array, I want to convert this byte array into image, can you help me with that?

解决方案

You can generate a bytearray of dummy data representing a gradient like this:

import numpy as np

# Generate a left-right gradient 242 px wide by 266 pixels tall

ba = bytearray((np.arange(242) + np.zeros((266,1))).astype(np.uint8))

For reference, that array will contain data like this:

array([[ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

[ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

[ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

...,

[ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

[ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.],

[ 0., 1., 2., ..., 239., 240., 241.]])

And then make into a PIL/Pillow image like this:

from PIL import Image

# Convert bytearray "ba" to PIL Image, 'L' just means greyscale/lightness

im = Image.frombuffer('L', (242,266), ba, 'raw', 'L', 0, 1)

Then you can save the image like this:

im.save('result.png')

Documentation is here.

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listdata = [[1, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]
image_arr = np.array(listdata)
cv2.imwrite("filename.png", image_arr)

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