numpy的數組運算太慢np.asarray（）

Question

我使用numpy的和OpenCV2.4.1，我的IP攝像機具有通過一個回調函數返回的圖片緩存的SDK。 簡化功能如下：

def py_fDecodeCallBack(lPort, pBuffer, lSize, pFrameInfo, lReserved1, lReserved2): 
    frameInfo = pFrameInfo.contents 
    pBufY = np.asarray(pBuffer[:frameInfo.lHeight*frameInfo.lWidth],dtype=np.uint8).reshape(frameInfo.lHeight,frameInfo.lWidth, 1) 

$

p緩衝器是POINTER（c_ubyte）型作爲我使用ctypes的。

我試圖獲取p緩衝器，這是在YV12格式的Y通道，並把它放入一個numpy的陣OpenCV的處理。

然而，在np.asarray（）的一大瓶頸，需要花費太長獲取幀數據並放入3D numpy的陣列（高度，寬度，信道）。我已經測試過pBuffer的指針訪問操作來切出Y數據不是瓶頸。這個回調只能在4GB RAM的雙核心計算機上以每秒3幀的速度運行。沒有np.asarray（）操作，回調可以以每秒30幀的速度運行。

請建議的方法，以便把p緩衝器數據轉換成3D numpy的陣列，它是速度不夠快就得到每秒30幀。

Answer 1

如果沒有需要複製的數據（即回調將處理它，然後丟棄它），你可以直接使用緩衝區構建陣列：

array = (ctypes.c_ubyte * frameInfo.lHeight * frameInfo.lWidth * 1 
     ).from_address(ctypes.addressof(pBuffer.contents)) 
pBufY = np.ndarray(buffer=array, dtype=np.uint8, 
        shape=(frameInfo.lHeight, frameInfo.lWidth, 1))