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バージョン: v24.05

画像バイナリデータの解析

このチュートリアルでは、バイナリ形式の画像データを解析する方法について学びます。

前提条件​

  • json
  • OpenCV
  • numpy
pip3 install -U pip
pip3 install opencv-python
pip3 install numpy

チュートリアル​

前のチュートリアルで、画像データをバイナリファイルに保存する方法を学びました。今回は、データをロードし、全体のデータを解析、画像を取得します。

バイナリファイルの構造​

前のチュートリアルで保存されたバイナリデータの構造は次のとおりです:

バイト数内容
4フレームカウント
w * h * d * c画像データ
4フレームカウント
w * h * d * c4
4フレームカウント
......
w * h * d * c画像データ

フレームカウントは4バイト長で、画像データのサイズは幅 高さ バイト深度 * チャンネル数です。

幅と高さの値は <prefix>-config.json に保存され、バイナリファイルは前のチュートリアルでパイプラインによって保存されます。

バイト深度とチャンネル数は、同様に <prefix>-config.json に記載された PixelFormat から計算できます。

設定ファイルはバイナリファイルと共に tutorial_save_image_bin_XXXXXXXXXXXXXXXXXX に保存され、プレフィックスは image0- です。

# image info from image0-config.json
f = open(os.path.join(directory_name, prefix + "config.json"))
config = json.loads(f.read())
f.close()

w = config["width"]
h = config["height"]
d = 2 if config["pfnc_pixelformat"] == Mono10 or config["pfnc_pixelformat"] == Mono12 \
    else 1
c = 3 if config["pfnc_pixelformat"] == RGB8 or config["pfnc_pixelformat"] == BGR8 \
    else 1
framesize = w * h * d * c

バイナリファイルを探す。​

前のチュートリアルで保存されたバイナリファイルを使用する場合、ディレクトリの名前は tutorial_save_image_bin_XXXXXXXXXXXXXXXXXX で、バイナリファイルのプレフィックスは image0- です。

directory_name = "tutorial_save_image_bin_XXXXXXXXXXXXXXXXXX"
prefix = "gendc0-"

次のスニペットでは、指定されたプレフィックスで始まるすべてのバイナリファイルをディレクトリから取得し、記録された順に並べ替えます。

bin_files = [f for f in os.listdir(directory_name) if f.startswith(prefix) and f.endswith(".bin")]
bin_files = sorted(bin_files, key=lambda s: int(s.split('-')[-1].split('.')[0]))

そして、すべての順序付けされたバイナリファイルを for ループで処理します。

for bf in bin_files:

バイナリファイルを開いて読み込む。​

for ループでは、対象の（単一の）バイナリファイルは bf です。このバイナリファイルを ifs として開き、itf の内容全体を読み取ります。

bin_file = os.path.join(directory_name, bf)

with open(bin_file, mode='rb') as ifs:
    filecontent = ifs.read()

バイナリファイルを解析する​

最後に、各バイナリファイルを解析します。

フレームカウントのサイズが 4 バイトであり、これは 32 ビット整数のサイズです。filecontent からフレームカウントへのデータを 4 バイトコピーします。

cursor = 0
while cursor < len(filecontent):
    framecount = struct.unpack('I', filecontent[cursor:cursor+4])[0]
    print(framecount)
    ...

画像データはフレームカウントに続きます。したがってオフセットは +4 で、データサイズは width * height * byte-depth * num-color-channel です。

np_dtype = np.uint8 if d == 1 else np.uint16
while cursor < len(filecontent):
    image = np.frombuffer(filecontent[cursor+4:cursor+4+framesize], dtype=np_dtype).reshape((h, w))

    ...
    cv2.imshow("First available image component", image)
    cv2.waitKey(1)

これで OpenCV の imshow が画像のプレビューを表示できます。

次のフレームカウントと画像データに移るために、カーソルをシフトするのを忘れないでください。

cursor = cursor + 4 + framesize

完全なコード​

このチュートリアルで使用される完全なコードはこちらです。

```