массив numpy отображается неправильно с pyglet - PullRequest
Новая
       16

массив numpy отображается неправильно с pyglet

4 голосов
/ 27 января 2012

У меня проблемы с отображением массива с помощью pyglet. Я нашел очень похожую тему (, как отобразить массив с помощью pyglet? ), которую я использовал. Я хочу отобразить массив в оттенках серого, но pyglet отображает его с цветами, см. Изображение: http://i.stack.imgur.com/pL6Yr.jpg

def create(self, X,Y):

    IMG = random((X,Y)) * 255
    self.IMG = dstack((IMG,IMG,IMG))

    return self.IMG

def image(self):

    self.img_data = self.create(X,Y).data.__str__()
    self.image = pyglet.image.ImageData(X,Y, 'RGB', self.img_data, pitch = -X*3)

    return self.image

Если я сохраняю и загружаю массив вместо этого, он работает (но он ужасно медленнее): 

def image(self):

    self.im_save=scipy.misc.toimage(self.create(X,Y),cmin=0, cmax=255)
    self.im_save.save('outfile.png')
    self.image = pyglet.image.load('outfile.png')

    return self.image

И я получаю то, что хотел:

i.stack.imgur.com / FCY1v.jpg

Я не могу найти ошибку в первом примере кода: (

EDIT:

Большое спасибо за ваши ответы. С подсказкой от Баго я получил это для работы кода :) И действительно, предложение nfirvine является разумным, поскольку я хочу отображать матрицу только в оттенках серого. 

def create(self, X,Y):

        self.IMG = (random((X,Y)) * 255).astype('uint8')

        return self.IMG


def image(self):

        self.img_data = self.create(X,Y).data.__str__()
        self.image = pyglet.image.ImageData(X,Y, 'L', self.img_data)

        return self.image

Ответы [ 4 ]

5 голосов
/ 14 августа 2012

Я провел последнюю неделю, играя с NumPy для генерации случайных текстур.Я наткнулся на это сообщение и попробовал принятые ответы.

Я могу подтвердить, что ранее принятый ответ НЕ ПРАВИЛЬНО .

Кажется правильным, потому что вы используете серыймасштабировать изображения.Но если бы вы использовали цветное изображение (например, RGBA) и обнулили каналы GBA, вы бы обнаружили это, потому что вы все равно бы получили зеленый и синий цвета в вашей текстуре.

Используя __str __ ()вы на самом деле отправляете мусор, а не значения, которые вам действительно нужны.

Я буду использовать мой код для демонстрации этого. 

import numpy
import pyglet
from pyglet.gl import *

# the size of our texture
dimensions = (16, 16)

# we need RGBA textures
# which has 4 channels
format_size = 4
bytes_per_channel = 1

# populate our array with some random data
data = numpy.random.random_integers(
    low = 0,
    high = 1,
    size = (dimensions[ 0 ] * dimensions[ 1 ], format_size)
    )

# convert any 1's to 255
data *= 255

# set the GB channels (from RGBA) to 0
data[ :, 1:-1 ] = 0

# ensure alpha is always 255
data[ :, 3 ] = 255

# we need to flatten the array
data.shape = -1

Используя ответ выше, вы сделаете следующее

НЕ ДЕЛАЙТЕ ЭТОГО! 

tex_data = data.astype('uint8').__str__()

Если вы попробуете код, вы получите все цвета, а не только красный!

Сделайте это вместо этого!

Правильный способ - конвертировать в GLubytes ctype. 

# convert to GLubytes
tex_data = (GLubyte * data.size)( *data.astype('uint8') )

Затем вы можете передать это в вашу текстуру. 

# create an image
# pitch is 'texture width * number of channels per element * per channel size in bytes'
return pyglet.image.ImageData(
    dimensions[ 0 ],
    dimensions[ 1 ],
    "RGBA",
    tex_data,
    pitch = dimensions[ 1 ] * format_size * bytes_per_channel
    )
1 голос
/ 29 января 2019

Я играл с этим, чтобы получить динамическое представление массива.Ответ @Rebs сработал, но стал неэффективным, когда я захотел обновить изображение при каждом кадре.После профилирования я обнаружил, что приведение значений ctypes является шагом ограничения скорости, и его можно ускорить, используя вместо этого метод from_buffer объекта типа ctype, чтобы разделить базовые биты в памяти между массивом numpy и массивом GLubyte.

Вот класс, который будет отображаться между двумерным массивом numpy и изображением pyglet, используя для этого цветные карты matplotlib.Если у вас есть пустой массив, создайте вокруг него оболочку ArrayView, а затем обновите и скопируйте его в методе on_draw: 

my_arr = np.random.random((nx, ny))
arr_img = ArrayImage(my_arr)

@window.event
def on_draw():
    arr_img.update()
    arr_img.image.blit(x, y)

Полная реализация класса: 

import numpy as np
import matplotlib.cm as cmaps
from matplotlib.colors import Normalize
import pyglet
import pyglet.gl

class ArrayImage:
    """Dynamic pyglet image of a 2d numpy array using matplotlib colormaps."""
    def __init__(self, array, cmap=cmaps.viridis, norm=None, rescale=True):
        self.array = array
        self.cmap = cmap
        if norm is None:
            norm = Normalize()
        self.norm = norm
        self.rescale = rescale

        self._array_normed = np.zeros(array.shape+(4,), dtype=np.uint8)
        # this line below was the bottleneck...
        # we have removed it by setting the _tex_data array to share the buffer
        # of the normalised data _array_normed
        # self._tex_data = (pyglet.gl.GLubyte * self._array_normed_data.size)( *self._array_normed_data )
        self._tex_data = (pyglet.gl.GLubyte * self._array_normed.size).from_buffer(self._array_normed)
        self._update_array()

        format_size = 4
        bytes_per_channel = 1
        self.pitch = array.shape[1] * format_size * bytes_per_channel
        self.image = pyglet.image.ImageData(array.shape[0], array.shape[1], "RGBA", self._tex_data)
        self._update_image()

    def set_array(self, data):
        self.array = data
        self.update()

    def _update_array(self):
        if self.rescale:
            self.norm.autoscale(self.array)
        self._array_normed[:] = self.cmap(self.norm(self.array), bytes=True)
        # don't need the below any more as _tex_data points to _array_normed memory
        # self._tex_data[:] = self._array_normed

    def _update_image(self):
        self.image.set_data("RGBA", self.pitch, self._tex_data)

    def update(self):
        self._update_array()
        self._update_image()
1 голос
/ 28 января 2012

Я думаю, что pyglet ожидает uint8, вы пробовали? 

IMG = ( random((X,Y)) * 255 ).astype('uint8')
1 голос
/ 28 января 2012

Согласно документам Pyglet на pyglet.image, если вы хотите использовать шкалу серого, вы должны использовать код формата 'L', а не 'RGB', поскольку у вас есть только один канал.

...