cv.iplimage
は、iplimage_t
で定義されたCPythonオブジェクトです。必要なポインタIplImage
をラップします。このポインタを取得する方法はいくつかあります。 CPython id
がオブジェクトのベースアドレスを返すという事実を使用します。
import cv, cv2
from ctypes import *
あなたはIplImage
を定義c_void_p
の代わりに使用することができます。私は、ポインタが正しいことを示すために以下で定義します。
class IplROI(Structure):
pass
class IplTileInfo(Structure):
pass
class IplImage(Structure):
pass
IplImage._fields_ = [
('nSize', c_int),
('ID', c_int),
('nChannels', c_int),
('alphaChannel', c_int),
('depth', c_int),
('colorModel', c_char * 4),
('channelSeq', c_char * 4),
('dataOrder', c_int),
('origin', c_int),
('align', c_int),
('width', c_int),
('height', c_int),
('roi', POINTER(IplROI)),
('maskROI', POINTER(IplImage)),
('imageId', c_void_p),
('tileInfo', POINTER(IplTileInfo)),
('imageSize', c_int),
('imageData', c_char_p),
('widthStep', c_int),
('BorderMode', c_int * 4),
('BorderConst', c_int * 4),
('imageDataOrigin', c_char_p)]
CPythonのオブジェクト:
class iplimage_t(Structure):
_fields_ = [('ob_refcnt', c_ssize_t),
('ob_type', py_object),
('a', POINTER(IplImage)),
('data', py_object),
('offset', c_size_t)]
ロードiplimage
例としては:CPythonので
data = cv2.imread('lena.jpg') # 512 x 512
step = data.dtype.itemsize * 3 * data.shape[1]
size = data.shape[1], data.shape[0]
img = cv.CreateImageHeader(size, cv.IPL_DEPTH_8U, 3)
cv.SetData(img, data, step)
img
のid
は、そのベース・アドレスです。 ctypesを使用すると、このオブジェクトのa
フィールドに直接アクセスできます。つまり、必要なのはIplImage *
です。
>>> ipl = iplimage_t.from_address(id(img))
>>> a = ipl.a.contents
>>> a.nChannels
3
>>> a.depth
8
>>> a.colorModel
'RGB'
>>> a.width
512
>>> a.height
512
>>> a.imageSize
786432
Ubuntu 14.04のcv2では、イメージはCスタイルのIplImageとして返されません。これはnumpy.ndarray()として返されます。 my_array.data_as(c_void_p)を使用すると、ndarray()値をC関数に渡すのは比較的簡単です。 –