以 30Hz 的频率将动态变化的 numpy 数组实时渲染为屏幕上的位图

问题描述

这是我一次性绘制存储为 numpy 数组的位图的代码：

bitmapf = np.array((ypixels,xpixels,3))  # RGB for last channel

# ! bitmapf is populated

renormed255 = 255.0 * bitmapf / np.max(bitmapf)

# https://stackoverflow.com/questions/49271913/convert-numpy-array-to-rgb-image/49334548
from PIL import Image

img = Image.fromarray(renormed255.astype('uint8'),'RGB')

img.show()

但是，我有来自填充 bitmapf 的 websocket 的实时数据。

编辑：实时数据是稀疏的，并通过算法点亮位图上的像素。 x 轴是时间，每收到 20 个左右的数据包，仅修改 1 x 像素 Y 列。

我希望以 30Hz 的频率在屏幕上渲染它。

如何实现？ （它很大，至少 1024x768）。

是否可以优化为仅将脏列传递给渲染器？

更新： 我试过实现一个 opencv 方法，但它不会呈现：

import cv2
import numpy as np
from time import sleep

bitmap = np.zeros((512,512,3),np.uint8)

for i in range(512):
    sleep(.1)
    bitmap[i,i,:] = 128
    cv2.imshow("Color Image",bitmap)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

外部参照：Fast Live Plotting in Matplotlib / PyPlot

解决方法

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