将 1D 字节对象重塑为 3D numpy 数组答案

【问题标题】：Reshaping a 1D bytes object into a 3D numpy array将 1D 字节对象重塑为 3D numpy 数组
【发布时间】：2018-03-18 13:43:25
【问题描述】：

我正在使用 FFmpeg 解码视频，并将 RGB24 原始数据通过管道传输到 python 中。

所以二进制数据的格式是：

RGBRGBRGBRGB...

我需要将其转换为 (640, 360, 3) numpy 数组，并且想知道是否可以为此使用 reshape，尤其是如何使用。

【问题讨论】：

标签： python opencv numpy multidimensional-array

【解决方案1】：

如果rgb 是一个带有3 * 360 * 640 字节的字节数组，那么您只需要：

np.array(rgb).reshape(640, 360, 3)

举个例子：

>>> import random
>>> import numpy as np
>>> bytearray(random.getrandbits(8) for _ in range(3 * 4 * 4))
bytearray(b'{)jg\xba\xbe&\xd1\xb9\xdd\xf9@\xadL?GV\xca\x19\xfb\xbd\xad\xc2C\xa8,+\x8aEGpo\x04\x89=e\xc3\xef\x17H@\x90]\xd5^\x94~/')
>>> rgb = bytearray(random.getrandbits(8) for _ in range(3 * 4 * 4))
>>> np.array(rgb)
array([112,  68,   7,  41, 175, 109, 124, 111, 116,   6, 124, 168, 146,
        60, 125, 133,   1,  74, 251, 194,  79,  14,  72, 236, 188,  56,
        52, 145, 125, 236,  86, 108, 235,   9, 215,  49, 190,  16,  90,
         9, 114,  43, 214,  65, 132, 128, 145, 214], dtype=uint8)
>>> np.array(rgb).reshape(4,4,3)
array([[[112,  68,   7],
        [ 41, 175, 109],
        [124, 111, 116],
        [  6, 124, 168]],

       [[146,  60, 125],
        [133,   1,  74],
        [251, 194,  79],
        [ 14,  72, 236]],

       [[188,  56,  52],
        [145, 125, 236],
        [ 86, 108, 235],
        [  9, 215,  49]],

       [[190,  16,  90],
        [  9, 114,  43],
        [214,  65, 132],
        [128, 145, 214]]], dtype=uint8)

您可能想查看现有的numpy and scipy methods for image processing。 misc.imread 可能很有趣。

【讨论】：

哦，是的，这行得通。我必须使用reshape(360, 640, 3)，否则图像会旋转 90 度。我还必须以bgr24 格式输出ffmpeg，否则色调都错了。
反对者：欢迎建设性批评。否则，请停止对我的随机答案投反对票。