将uint32的元组转换为uint8的3d numpy数组的最佳方法

问题描述

我从外部api获得了以uint32s元组表示的图像，其中每个uint32包含4个uint8，分别带有r，g，b和alpha（始终= 0），我需要将其转换为格式相同的3d numpy数组从imageio.imread可以得到什么。问题是，当我使用numpy.view时，颜色顺序颠倒了。这是我编写的可以正常工作的代码，但是我想知道是否有更好的转换方法。

        frame_buffer_tuple = ... # here we have tuple of width*height length
        framebuffer = np.asarray(frame_buffer_tuple).astype(dtype='uint32').view(dtype='uint8').reshape((height,width,4)) # here I have height x width x 4 numpy array but with inverted colors (red instead of blue) and alpha I don't need
        framebuffer = np.stack((framebuffer[:,:,2],framebuffer[:,1],0]),axis=2) # here I've got correct numpy height x width x 3 array

我更关心执行时间，而不是内存，但是由于我可以拥有7680××4320的图像，所以两者都可能很重要。谢谢！

解决方法

您只需要反转最后一个尺寸？试试

def counter(start,stop):
x = start
if start > stop:
    return_string = "Counting down: "
    while x >= stop:
        return_string += str(x)
        if x != stop :
            return_string += ","
        x -= 1
else:
    return_string = "Counting up: "
    while x <= stop:
        return_string += str(x)
        if x != stop:
            return_string += ","
        x += 1
return return_string

print(counter(1,10)) # Should be "Counting up: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10"
print(counter(2,1)) # Should be "Counting down: 2,1"
print(counter(5,5)) # Should be "Counting up: 5"

@RichieV为我指明了正确的方向，实际上有效的是：

framebuffer = np.asarray(frame_buffer_tuple).astype('uint32').view('uint8').reshape((height,width,4))[:,:,2::-1]

我现在将其标记为解决方案，直到有人提出解决该问题的方法。

javax.imageio numpy python