如何将OpenCV的cvMat转换回NumPy的ndarray？

Question

我在使用OpenCV的Python手册中的代码，想把cvMat转换成numpy数组：

mat = cv.CreateMat(3,5,cv.CV_32FC1)
cv.Set(mat,7)
a = np.asarray(mat)

但是在我电脑上用的是OpenCV 2.1，这个方法不管用。这里的结果a是一个对象数组，使用"print a"的时候，不能显示a里的所有元素，只能显示<cvmat(type=42424005 rows=3 cols=5 step=20 )>。那么，怎么才能把一个OpenCV Mat对象完整地转换成原来的numpy.ndarray对象呢？

Answer 1

你说得对，这个食谱里的例子对我也不管用，我得到的结果和你的一样（我用的是win xp，python 2.6.6，opencv 2.1，numpy 1.5.1）。

也许你可以试试类似下面的代码：

>>> mat = cv.CreateMat(3,5,cv.CV_32FC1)
>>> cv.Set(mat,7)
>>> mylist = [[mat[i,j] for i in range(3)] for j in range(5)]
>>> ar = np.array(mylist)
>>> ar
array([[ 7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.]])

Answer 2

对于OpenCV的2.1版本，如果你想要共享内存，并且不介意写一点C语言代码和使用SWIG工具，你可以试试我之前用过的这个方法：

CvMat * npymat_as_cvmat_32f(float * npymat_float, int rows, int cols)
{
  CvMat * cvmat;

  cvmat = cvCreateMatHeader(rows, cols, CV_32FC1);
  cvSetData(cvmat, npymat_float, cols * sizeof(float));

  return cvmat;
}

首先，创建一个头文件，比如叫mat_conversion.h：

/* npymat_as_cvmat_32f
 * 
 * Create an OpenCV CvMat that shared its data with the input NumPy double array
 */
CvMat * npymat_as_cvmat_32f(float * npymat_float, int rows, int cols);

然后，创建一个接口文件（numpy_meets_opencv.i）：

/* numpy_meets_opencv */
%module numpy_meets_opencv

%{
#define SWIG_FILE_WITH_INIT
#include <cv.h>
#include "mat_conversion.h"
%}

%include "numpy.i"

%init %{
import_array();
%}

%apply (float* INPLACE_ARRAY2, int DIM1, int DIM2) {(float* npymat_float, int rows, int cols)};

%include "mat_conversion.h"

接下来，进行编译：

numpy_meets_opencv: numpy_meets_opencv.i mat_conversion.c
        swig -python -classic numpy_meets_opencv.i
        $(CC) $(NPY_CFLAGS) -fPIC -fno-stack-protector -c mat_conversion.c `pkg-config --cflags $(PKGS)`        
        $(CC) $(NPY_CFLAGS) -fPIC -fno-stack-protector -c numpy_meets_opencv_wrap.c `pkg-config --cflags $(PKGS)`
        ld -shared mat_conversion.o numpy_meets_opencv_wrap.o `pkg-config --libs $(PKGS)` -o _numpy_meets_opencv.so

最后，你就可以开始你的工作了：

In [1]: import numpy_meets_opencv as npyocv
In [2]: import opencv as cv
In [4]: import numpy as npy
In [12]: Inpy = npy.zeros((5,5), dtype=npy.float32)
In [13]: Iocv = npyocv.npymat_as_cvmat_32f(Inpy)
In [14]: Inpy
Out[14]: 
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32)
In [15]: Iocv
Out[15]: <opencv.cv.CvMat; proxy of <Swig Object of type 'CvMat *' at 0x30e6ed0> >
In [17]: cv.cvSetReal2D(Iocv, 3,3, 255)
In [18]: Inpy
Out[18]: 
array([[   0.,    0.,    0.,    0.,    0.],
       [   0.,    0.,    0.,    0.,    0.],
       [   0.,    0.,    0.,    0.,    0.],
       [   0.,    0.,    0.,  255.,    0.],
       [   0.,    0.,    0.,    0.,    0.]], dtype=float32)

Answer 3

试着在你的矩阵后面加上 [:,:]，也就是说在调用 np.asarray 时用 mat[:,:] 代替 mat。这样做可以让 asarray 也能处理图像。

你的例子：

>>> import cv
>>> import numpy as np
>>> mat = cv.CreateMat( 3 , 5 , cv.CV_32FC1 )
>>> cv.Set( mat , 7 )
>>> a = np.asarray( mat[:,:] )
>>> a
array([[ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.],
       [ 7.,  7.,  7.,  7.,  7.]], dtype=float32)

还有对于图像：

>>> im = cv.CreateImage( ( 5 , 5 ) , 8 , 1 )
>>> cv.Set( im , 100 )
>>> im_array = np.asarray( im )
>>> im_array
array(<iplimage(nChannels=1 width=5 height=5 widthStep=8 )>, dtype=object)
>>> im_array = np.asarray( im[:,:] )
>>> im_array
array([[100, 100, 100, 100, 100],
       [100, 100, 100, 100, 100],
       [100, 100, 100, 100, 100],
       [100, 100, 100, 100, 100],
       [100, 100, 100, 100, 100]], dtype=uint8)