在Matplotlib.pyplot.imshow（）中显示OpenCV中的二维数组

Question

我在Python中有一个设置，在那里我使用OpenCV库以2D数组的形式读取视频帧——这些视频是灰度的，所以我使用无符号的8位整数作为像素值。

下一步，我将尝试使用matplotlib中的pyplot.imshow()来显示视频帧。不幸的是，我得到了一些毫无意义的东西。

下面是读取视频的代码：

import numpy as np
import cv

def read_video(filename):
  video = cv.CaptureFromFile('%s' % filename)
  num_frames = int(cv.GetCaptureProperty(video, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT))

  frames = []
  for i in range(0, num_frames):
    frame = cv.QueryFrame(video)
    if frame is None:
      quit('Failed to extract frame %s of %s!' % (i, num_frames))
    toadd = cv2numpy(frame, 'uint8')
    frames.append(np.array(toadd))
  return np.array(frames)

cv2numpy是一个实用函数，它将OpenCV数组转换为numpy数组（只需调用fromstring，然后调用reshape）。下面是我用来绘制视频第一帧的代码：

import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib.cm as cm

frames = read_video('video.avi')
plot.imshow(frames[0], cmap = cm.gray)
plot.show()

在其他一些代码中，我在一个框架上使用OpenCVSaveImage来提供对imshow的引用。Here's the image I get from the former，和here's the image I get from the code above。

正如你所看到的，它们有着天壤之别。我能从实际图像中收集到的唯一信息是条纹：它看起来几乎像是弄错了尺寸，宽度上的像素比高度上的像素多（这张图像应该是128 x 256）。但我在绘制之前尝试过对数组进行转置，根据imshow documentation更改extent和aspect和shape参数，除了一些奇怪的像素拉伸之外，我没有找到修复方法。

有什么想法吗？

编辑1:我认为添加cv2numpy代码可能是谨慎的，以防重新整形是有点混乱的事情（因为上面的“真相”图像不使用该代码，因此cv2numpy只涉及可疑的管道）。

def cv2numpy(cvarr, the_type):
  a = np.fromstring(
      cvarr.tostring(),
      dtype = the_type,
      count = cvarr.width * cvarr.height)
  a.shape = (cvarr.height, cvarr.width)
  return a

Answer 1

我相信问题出在你的CV2数量函数上。试试这个：

def cv2numpy(cvarr, the_type):
  a = np.asarray(cv.GetMat(cvarr), dtype=the_type)
  return a

它给了我一个小把戏。如果您不使用灰度输入（我知道您说过现在使用灰度），则需要使用cv.CreateImage和cv.CvtColor进行转换。

Answer 2

您使用的是2.3.1版吗？使用cv2API，我们不再需要实现自己版本的OpenCV/Numpy转换。例如，以下代码工作正常：

>>> import cv2
>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> lenna = cv2.imread('lenna.tiff', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
>>> lenna
array([[162, 162, 162, ..., 170, 155, 128],
       [162, 162, 162, ..., 170, 155, 128],
       [162, 162, 162, ..., 170, 155, 128],
       ..., 
       [ 43,  43,  50, ..., 104, 100,  98],
       [ 44,  44,  55, ..., 104, 105, 108],
       [ 44,  44,  55, ..., 104, 105, 108]], dtype=uint8)
>>> plt.imshow(lenna, cmap='gray')
>>> plt.show()