Я думаю, вы запутались в том, что представляет собой uint32. Это 4 полосы uint8 целых чисел.
Если у вас есть данные с плавающей запятой и вы хотите представить их в оттенках серого, вы не хотите масштабировать их до полного 32-битного диапазона, вы хотите масштабировать их до 8-битного диапазона и повторить это для красного, зеленого , и синие полосы (а затем предположительно помещаются в постоянную альфа-полосу).
Вы также можете просто использовать другой порядок байтов. Y8 — это всего лишь одна 8-битная полоса в градациях серого, а Y16 — 16-битная полоса в градациях серого. (Посмотрите на вывод mencoder -rawvideo format=help для полного (хотя и несколько запутанного) листинга.)
Просто чтобы проиллюстрировать использование numpy для просмотра 32-битного целого числа в виде четырех полос 8-битных целых чисел:
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")
Однако в вашем случае вы, вероятно, захотите сделать что-то вроде этого:
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()
person
Joe Kington
schedule
12.08.2011
