Как отделить две битовые карты размером 8 и 16 от одного PNG

Примечание. Эта информация основана на FAQ по SICK TriSpector на форумах поддержки SICK. (не общедоступно, но вы можете запросить доступ).

Изображения PNG, созданные SICK TriSpector, хранят конкатенацию двух буферов пикселей:

• 8-битное изображение яркости
• 16-битное (с прямым порядком байтов) изображение карты высот

Результирующее изображение PNG имеет такую ​​же ширину, что и каждый компонент, и в три раза больше высоты (поскольку PNG 8-битный, и у нас всего 3 байта для каждой позиции пикселя).

Рассмотрим простой пример, в котором компоненты имеют 3 строки и 4 столбца. Данные, хранящиеся в PNG, будут иметь следующую структуру:

Первым шагом, как показано выше, является разделение изображения на два компонента. PNG содержит 9 строк, треть из них - 3 строки - следовательно, строки 0-2 содержат интенсивность, а остальное - карту высот. Изображение интенсивности можно использовать напрямую, карта высот требует дальнейшей обработки.

Если мы используем архитектуру с прямым порядком байтов и не заботимся о переносимости, мы можем воспользоваться макетом в памяти и просто переинтерпретировать пиксельный буфер как 16-битные целые числа без знака (в Python _ 1_, в C ++ создайте новую Mat оболочку буфера).

Более гибкий, хотя и более медленный метод - это объединение частей вручную. Измените форму массива, чтобы иметь правильное количество строк, затем разделите его по нечетному или четному номеру столбца (пропустить индексацию в Python). Преобразуйте каждый подмассив в 16-битные целые числа без знака и, наконец, объедините их в соответствии с формулой LSB + 256 * HSB.

Пример скрипта на Python:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('combined.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
height, width = img.shape

# Determine the actual height of the component images
real_height = height/3

# Extract the top (intensity) part
intensity_img = img[:real_height,...]

# Extract the botton (heightmap) part
# Since this has two values per pixel, also reshape it to have the correct number of rows
heightmap_raw = img[real_height:,...].reshape(real_height,-1)

# The heightmap is 16 bit, two subsequent 8 bit pixels need to be combined
# ABCD -> A+256*B, C+256*D

# Quick but non-portable (needs little-endian architecture)
heightmap_img = heightmap_raw.view(np.uint16)

# Slower but portable
heightmap_a = heightmap_raw[...,::2].astype(np.uint16)
heightmap_b = heightmap_raw[...,1::2].astype(np.uint16)
heightmap_img = heightmap_a + 256 * heightmap_b

# Note: intensity is np.uint8, heightmap is np.uint16

cv2.imwrite('intensity.png', intensity_img)
cv2.imwrite('heightmap.png', heightmap_img)

Извлеченное изображение интенсивности:

Извлеченное изображение карты высот (обратите внимание, что исходные данные были уменьшены в 256 раз при сохранении этого изображения для иллюстрации, потеряв много деталей):