用Python优化Bayer16 -> RGB
用Python优化Bayer16 -> RGB
提问于 2016-09-01 23:16:08
我正在读取一个给我提供Bayer16格式(GRGB)的照相机，我用python编写了以下代码，将其从bayer16修改为bayer8，然后使用OpenCV将其转换为RGB：
def _convert_GRGB_to_RGB(self, bayer16_image):
bayer8_image = bytearray()
# Convert bayer16 to bayer 8
for i in range(0, len(bayer16_image), 2):
data_byte = (bayer16_image[i] & 0xF0) >> 4
data_byte |= (bayer16_image[i+1] & 0x0F) << 4
bayer8_image.append(data_byte)
bayer8_image = numpy.frombuffer(bayer8_image, dtype=numpy.uint8).reshape((720, 1280))
# Use OpenCV to convert Bayer GRGB to RGB
return cv2.cvtColor(bayer8_image, cv2.COLOR_BayerGR2RGB)在做了一些计时之后，for循环占用了大部分的运行时间，并且效率极低(虽然我认为它没有分配任何空间，除非numpy为非常编辑做一个副本)。我想知道如何整体地改进这个函数，特别是for循环(因为它是这个函数中最慢的部分，按数量级计算)。
如果我要使用Bayer16，有谁有关于如何改进这个-> RGB转换的技巧和建议呢？
编辑：
我找到了一个使用numpy数组的解决方案，它使我的代码变得非常快：
def _convert_GRGB_to_RGB(self, data_bytes):
even = numpy.frombuffer(data_bytes[0::2], dtype=numpy.uint8)
odd = numpy.frombuffer(data_bytes[1::2], dtype=numpy.uint8)
# Convert bayer16 to bayer8
even = numpy.right_shift(even, 4)
odd = numpy.left_shift(odd, 4)
bayer8_image = numpy.bitwise_or(even, odd).reshape((720, 1280))
# Use OpenCV to convert Bayer GRGB to RGB
return cv2.cvtColor(bayer8_image, cv2.COLOR_BayerGR2RGB)这个解决方案满足了我的需要，但如果有人有任何建议，我很想听到他们！
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-09-02 06:27:13
您可以在代码中使用标准的python操作符，也可以通过不对data_bytes切片(假设它是bytes而不是numpy数组)来加快速度。
def _convert_GRGB_to_RGB(self, data_bytes):
data_bytes = numpy.frombuffer(data_bytes, dtype=numpy.uint8)
even = data_bytes[0::2]
odd = data_bytes[1::2]
# Convert bayer16 to bayer8
bayer8_image = (even >> 4) | (odd << 4)
bayer8_image = bayer8_image.reshape((720, 1280))
# Use OpenCV to convert Bayer GRGB to RGB
return cv2.cvtColor(bayer8_image, cv2.COLOR_BayerGR2RGB)Stack Overflow用户
发布于 2016-09-02 09:05:52
据猜测，您的颜色问题如下-您的GRBG数据如下所示：
G0 B1 G2 ...
R0 G1 R2其中数字表示uint16索引。OpenCV需要给它们编号
G0 B0 G1 R1 ...
R6 G6 R7 G7您可以通过一些仔细的整形和转置来修复这个问题：
data_bytes = np.frombuffer(data_bytes, dtype=np.uint8)
data = data.reshape(height / 2, width, 2) # a pair for each uint16
data = data.transpose((0, 2, 1)) #move the G/RB axis to be adjacent to the height axis
data = data.reshape(height, width) # collapse it示例
# manually constructed by hand
sample = ''.join([
'grbGgRbGgRbg'
'grBGGRBGGRbg'
'grBgGrBgGrbg'
])
width = height = 6
data = np.array(list(sample))
data = (data
.reshape(height / 2, width, 2)
.transpose((0, 2, 1))
.reshape(height, width)
)
# easy way to view the output
>>> data.view((np.str_,6))
array([['gbgbgb'],
['rGRGRg'],
['gBGBGb'],
['rGRGRg'],
['gBGBGb'],
['rgrgrg']],
dtype='<U6')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/39282179
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