Преобразование Numpy Array в OpenCV Array

Question

Я пытаюсь преобразовать двумерный массив Numpy, представляющий черно-белое изображение, в 3-канальный массив OpenCV (то есть изображение RGB).

На основе примеров кода и документов Я пытаюсь сделать это через Python, например:

import numpy as np, cv
vis = np.zeros((384, 836), np.uint32)
h,w = vis.shape
vis2 = cv.CreateMat(h, w, cv.CV_32FC3)
cv.CvtColor(vis, vis2, cv.CV_GRAY2BGR)

Однако при вызове CvtColor () выдается следующее исключение уровня cpp:

OpenCV Error: Image step is wrong () in cvSetData, file /build/buildd/opencv-2.1.0/src/cxcore/cxarray.cpp, line 902
terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
  what():  /build/buildd/opencv-2.1.0/src/cxcore/cxarray.cpp:902: error: (-13)  in function cvSetData

Aborted

Что я делаю не так?

Answer 1

Ваш код может быть исправлен следующим образом:

import numpy as np, cv
vis = np.zeros((384, 836), np.float32)
h,w = vis.shape
vis2 = cv.CreateMat(h, w, cv.CV_32FC3)
vis0 = cv.fromarray(vis)
cv.CvtColor(vis0, vis2, cv.CV_GRAY2BGR)

Краткое объяснение:

1. np.uint32 тип данных не поддерживается OpenCV (он поддерживает uint8, int8, uint16, int16, int32, float32, float64)
2. cv.CvtColor не может обрабатывать пустые массивы, поэтому оба аргумента должны быть преобразованы в тип OpenCV. cv.fromarray сделать это преобразование.
3. Оба аргумента cv.CvtColor должны иметь одинаковую глубину. Поэтому я изменил тип источника на 32-битное с плавающей точкой, чтобы соответствовать назначению.

Также я рекомендую вам использовать более новую версию Python API OpenCV, потому что он использует массивы в качестве основного типа данных:

import numpy as np, cv2
vis = np.zeros((384, 836), np.float32)
vis2 = cv2.cvtColor(vis, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

Answer 2

Вот что у меня сработало ...

import cv2
import numpy as np

#Created an image (really an ndarray) with three channels 
new_image = np.ndarray((3, num_rows, num_cols), dtype=int)

#Did manipulations for my project where my array values went way over 255
#Eventually returned numbers to between 0 and 255

#Converted the datatype to np.uint8
new_image = new_image.astype(np.uint8)

#Separated the channels in my new image
new_image_red, new_image_green, new_image_blue = new_image

#Stacked the channels
new_rgb = np.dstack([new_image_red, new_image_green, new_image_blue])

#Displayed the image
cv2.imshow("WindowNameHere", new_rgbrgb)
cv2.waitKey(0)