在Matplotlib.pyplot.imshow（）中从OpenCV显示2D数组

Question

我有一个Python设置，我使用OpenCV库以2D阵列的形式读取视频的帧 - 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。

在下一步中，我尝试使用matplotlib中的pyplot.imshow()来显示视频的帧。 不幸的是，我得到的东西根本没有任何意义。

这是阅读视频的代码：

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是一个实用程序函数，它将OpenCV数组转换为numpy数组（只需调用fromstring然后reshape fromstring ）。 这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，我在一个帧上使用OpenCV SaveImage来提供我对imshow期望。 这是我从前者得到的图像 ， 这是我从上面的代码中得到的图像 。

正如你所看到的，它们完全不同。 我可以从实际图像中收集的唯一内容是条纹：它看起来几乎就像是尺寸错误，宽度上的像素多于高度（此图像应该是128 x 256）。 但我已经尝试在绘制它之前调换数组，根据imshow文档更改extent和aspect和shape参数，除了一些奇怪的像素拉伸我还没有找到修复。

有什么想法吗？

编辑1：我认为添加cv2numpy代码可能是谨慎的，如果重塑是某种混乱的事情（因为上面的“真相”图像不使用该代码，因此cv2numpy仅涉及可疑管道）。

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cv2numpy函数上。 试试这个：

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

它为我做了伎俩。 如果你没有使用灰度输入（我知道你说你现在使用的是灰度），那么你需要使用cv.CreateImage和cv.CvtColor进行转换。

Answer 2

你使用的是2.3.1版吗？ 使用cv2 API，我们不再需要实现我们自己的OpenCV / Numpy转换版本。 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()