使用numpy和mencoder直接绘制到电影
所以，这应该是对this thread的评论，但它显然是关闭的，所以它是这样的。我已经很成功地使用matplotlib、numpy和mencoder，正如这里所建议的那样。自那以后，我采用了Voki Codder buffer to stdin solution，这大大加快了整个过程。问题是，我找不到关于该命令的-format="bgra“部分的任何文档。这意味着字节从右到左是蓝色、绿色、红色、alpha、右侧。他们必须是uint32，还是别的什么。问题是我正在绘制浮点数的彩色地图，所以我试图将它们转换为灰度，但我得到了许多奇怪的图案，这让我强烈地认为我做错了什么。我写这个函数是为了在一个范围内从浮点数转换成uint32。但是结果并不是我想要的，我是不是做了什么非常愚蠢的事情？
def grayscale(x, min, max):
return np.uint32((x-min)/(max-min)*0xffffff)回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2011-08-13 03:07:33
我认为您对uint32所代表的内容感到困惑。它是4个uint8整数的范围。
如果你有浮点数据，并且想要用灰度表示它，你不想把它重新缩放到一个完整的32位范围，你想把它重新缩放到一个8位的范围，然后对红色、绿色和蓝色带重复这一步(然后可能放在一个恒定的alpha带中)。
你也可以使用不同的字节顺序。Y8只是一个8位灰度波段，而Y16是一个16位灰度波段。(请查看mencoder -rawvideo format=help的输出，以获得完整的(尽管有些令人困惑)清单。)
仅为说明如何使用numpy将32位整数视为四个8位整数带：
import numpy as np
height, width = 20,20
# Make an array with 4 bands of uint8 integers
image = np.zeros((height, width, 4), dtype=np.uint8)
# Filling a single band (red)
b,g,r,a = image.T
r.fill(255)
# Fill the image with yellow and leave alpha alone
image[...,:3] = (255, 255, 0)
# Then when we want to view it as a single, 32-bit band:
image32bit = image.reshape(-1).view(np.uint32).reshape(height, width)
# (Note that this is a view. In other words, we could change "b" above
# and it would change "image32bit")然而，在您的例子中，您可能想要做更多这样的事情：
import numpy as np
from videosink import VideoSink
height, width = 20,20
numframes = 1000
data = np.random.random((height, width, numframes))
# Rescale your data into 0-255, 8-bit integers
# (This could be done in-place if you need to conserve memory)
d ata_rescaled = 255.0 / (data.max() - data.min()) * (data - data.min())
data_rescaled = data_rescaled.astype(np.uint8)
# The key here is the "Y8" format. It's 8-bit grayscale.
video = VideoSink((height,width), "test", rate=20, byteorder="Y8")
# Iterate over last axis
for frame in data.T:
video.run(frame.T)
video.close()https://stackoverflow.com/questions/7042190
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