从一个十六进制字符串构造一个 Numpy 数组

Question

我有一个十六进制字符串"89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49" ，具体来说这将包含图像的数据。

我想将其转换为 Numpy 数组或可能从所述数据重建 OpenCV 图像。

还将提供宽度和高度，以便知道 Numpy 数组的尺寸。

如何从上述字符串构造一个 Numpy 数组？

Answer 1

我们可以使用np.fromiter ，投个体线为十六进制，使用base的说法int使用，然后到整数类型dtype中的说法np.fromiter ：

s = "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49"

np.fromiter((int(x, 16) for x in s.split('-')), dtype=np.int32)
# array([137,  80,  78,  71,  13,  10,  26,  10,   0,   0,   0,  13,  73])

Answer 2

您可以使用列表推导和内置的int模块将拆分后的字符串从十六进制转换为十进制：

import numpy as np

hex_string = '89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49'
np.array([int(x, base=16) for x in hex_string.split('-')])

Answer 3

您可以通过破折号split字符串并将单个 base-16 数字转换为int 。

>>> import numpy as np
>>> hext_str = "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49"
>>> np.array([int(x, 16) for x in hex_str.split("-")])
array([137,  80,  78,  71,  13,  10,  26,  10,   0,   0,   0,  13,  73])

假设(n, m)是图像的尺寸可以在结果上使用.reshape((n, m))的方法np.array 。

Answer 4

import numpy as np arr = np.array([int(x, 16) for x in "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49".split("-")]) print(arr)

Answer 5

如果关注内存效率，则十六进制数中的两位数字对应于一个无符号的 8 位整数（即 0 到 255 之间的数字）。

要返回原始字符串，您可以使用format(number, '02x') （零填充的 2 长度十六进制数字字符串）

hex_str = "89-50-4E-47-0D-0A-1A-0A-00-00-00-0D-49"
arr = np.fromiter((int(x, 16) for x in hex_str.split('-')), dtype=np.uint8)
# array([137,  80,  78,  71,  13,  10,  26,  10,   0,   0,   0,  13,  73],
      dtype=uint8)

该数组仅占用 13 个字节的空间，而整数的默认数组类型 (np.int64) 将占用 104 个字节。

曾经可以通过以下方式将其恢复为原始字符串形式：

hex_str = '-'.join((format(x, '02x') for x in arr)).upper()