python - 为什么从数组转换为图像时会发生位移?

标签 python arrays numpy qimage qpixmap

我正在尝试从一个 numpy 数组创建一个 QPixmap。 numpy 阵列图像将是二维的(即没有颜色信息只有灰度)。

我正在尝试调整此 answer根据我的需要,但是我不太明白这一行:

b = (255 << 24 | a[:,:,0] << 16 | a[:,:,1] << 8 | a[:,:,2]).flatten() # pack RGB values

有一些移位和一些按位 正在发生,但老实说我不太明白。

所以我的简化示例如下:

x, y = np.meshgrid(np.arange(1920), np.arange(1080), indexing='ij'); z = np.sin(0.03*x)*np.cos(0.005*y)
imgPNFN = z
if imgPNFN.ndim == 2:
    imgPNFN = imgPNFN[:,:,np.newaxis].repeat(3, 2)
imMin = np.min(imgPNFN)
imDelta = np.max(imgPNFN) - np.min(imgPNFN)
im1 = ((imgPNFN-imMin)/imDelta*255).astype(np.uint32)+1 #<-- had to add 1 for some reason otherwise got weird results...
im2 = 255 << 24 | im1[:,:,0] << 16 | im1[:,:,1] << 8 | im1[:,:,2]
im3 = QtGui.QImage(im2, im2.shape[1], im2.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32)

这似乎有效,但是当我的图像是 lena 时,即:

from scipy.misc import lena
l = sp.misc.lena()
imgPNFN = l
#etc...

它不起作用...我认为这是因为我对位移正在做什么缺乏了解...另外,如果有更好的方法来处理 RGB(即我正在将内容复制到假装我有相同的值(value)观)如果我能以某种方式避免这种情况那就太好了。

提前致谢!

最佳答案

我假设您想知道为什么会发生移位和-ing。那么,您需要加入 A[lpha]R[ed]G[reen]B[lue ] 字节一起形成一个整数值。像素数据是一个二维整数数组;标量值。它们不是字节元组。

enter image description here

例子

颜色:Periwinkle

A: 255 -> 11111111
R: 204 -> 11001100
G: 204 -> 11001100
B: 255 -> 11111111

公式

Value = A << 24 | R << 16 | G << 8 | B

位数学

  11111111000000000000000000000000
          110011000000000000000000
                  1100110000000000
 +                        11111111
 ---------------------------------
  11111111110011001100110011111111

基础转换

111111111100110011001100111111112 = 429161190310

最后

根据上面的位操作,在 ARGB 中具有 100% 不透明度的颜色长春花的像素值为 4,291,611,903。

enter image description here

关于python - 为什么从数组转换为图像时会发生位移?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27872239/

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