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我有一个 numpy 数组,我想更改它的 strides
,同时修改它的数据,以便新数组描述相同的数字逻辑对齐方式。有什么办法吗?
背景:我用 cv2.imdecode()
读取了一个图像文件,它生成了一个 BGR 图像,其最低阶步幅设置为 3(因此之间没有间隙不同像素的 channel )。我想用 cairo
包修改这个图像,它想要使用步幅 4(即,两个连续像素之间的一个字节的间隙)。哪种方法最好? (我也想尽可能优化,因为我必须多次这样做)。
最佳答案
假设输入数组是(n,m,3)
,那么它可以通过简单地连接一个扩展为
数组。(n,m,4)
(n,m,1)
X = np.ones((n,m,3), dtype='byte')
F = np.zeros((n,m,1), dtype='byte')
X1 = np.concatenate([X,F], axis=2)
这些步幅为 (3*m,3,1)
、(m,1,1)
和 (4*m,4,1 )
。
可以放入相同的数据
In [72]: dt0 = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1')])
In [73]: X=np.ones((n,m),dtype=dt0)
In [74]: X.strides
Out[74]: (150, 3)
In [75]: X.shape
Out[75]: (30, 50)
目标 dt = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A ','u1')])
http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.dtypes.html
但是为了与这些 dtype 进行连接,我们会进行某种转换为 (n,m,3)
形状。看起来重新分配 data
属性就可以了。
n, m = 2, 4
dt1 = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A','u1')])
dt0 = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1')])
X = np.arange(n*m*3,dtype='u1').reshape(n,m,3)
print repr(X)
X0 = np.zeros((n,m), dtype=dt0)
X0.data = X.data
print repr(X0)
X0.strides # (12, 3)
X1 = np.zeros((n,m), dtype=dt1)
F = np.zeros((n,m,1), dtype='u1')
X01 = np.concatenate([X, F], axis=2)
X1.data = X01.data
print repr(X1)
X1.strides # (12, 4)
制作:
array([[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11)],
[(12, 13, 14), (15, 16, 17), (18, 19, 20), (21, 22, 23)]],
dtype=[('R', 'u1'), ('G', 'u1'), ('B', 'u1')])
array([[(0, 1, 2, 0), (3, 4, 5, 0), (6, 7, 8, 0), (9, 10, 11, 0)],
[(12, 13, 14, 0), (15, 16, 17, 0), (18, 19, 20, 0), (21, 22, 23, 0)]],
dtype=[('R', 'u1'), ('G', 'u1'), ('B', 'u1'), ('A', 'u1')])
这是一种使用重叠数据类型而不是串联的方法:
dt0 = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1')])
dt1 = np.dtype([('R','u1'), ('G','u1'), ('B','u1'), ('A','u1')])
dtb = np.dtype({'names':['rgb','rgba'],
'offsets':[0,0],
'formats':[dt0, dt1]})
X0 = np.zeros((n,m), dtype=dt0)
X0.data = X.data
X1 = np.zeros((n,m), dtype=dtb)
X1['rgb'][:] = X0
print repr(X1['rgba'])
或者没有单独的命名字节字段,它甚至更简单:
dt0 = np.dtype(('u1',(3,)))
dt1 = np.dtype(('u1',(4,)))
dtb = np.dtype({'names':['rgb','rgba'],
'offsets':[0,0],
'formats':[dt0, dt1]})
X = np.arange(n*m*3,dtype='u1').reshape(n,m,3)
X1 = np.zeros((n,m), dtype=dtb)
X1['rgb'][:] = X
X1['rgba']
是 (n,m,4)
,步幅为 (m*4, 4, 1)
.
X1['rgb']
是 (n,m,3)
,但步幅相同 (m*4, 4, 1)
.
as_strided
形状不同,但步幅相似,建议使用 as_strided
。创建空目标数组,并使用 as_strided
选择元素子集以从 X
接收值:
X1 = np.zeros((n,m,4),dtype='u1')
np.lib.stride_tricks.as_strided(X1, shape=X.shape, strides=X1.strides)[:] = X
print X1
关于python - 改变 numpy 数组的步幅(改变数据),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25704797/
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