Python NumPy-从元组到数组的高效转换？

我试图找到一种有效的方法，将元组（其中每4个条目对应一个像素的R、G、B、alpha）转换为NumPy数组（用于OpenCV）

更具体地说，我使用pywin32获取窗口的客户端位图。这以元组的形式返回，其中前四个元素属于第一个像素的RGB alpha通道，然后是第二个像素的下四个，依此类推。元组本身只包含整数数据（即，它不包含任何维度，尽管我有这些信息）。从这个元组中，我想创建NumPy 3D阵列（宽x高x通道）。目前，我只是创建一个零数组，然后遍历元组中的每个条目，并将其放入NumPy数组中。我正在使用下面的代码进行此操作。我希望有一种更有效的方法来实现这一点，我只是没有想到。有什么建议吗？多谢各位

代码：

bitmapBits = dataBitmap.GetBitmapBits(False) #Gets the tuple.
clientImage = numpy.zeros((height, width, 4), numpy.uint8)
iter_channel = 0
iter_x = 0
iter_y = 0
for bit in bitmapBits:
    clientImage[iter_y, iter_x, iter_channel] = bit
    iter_channel += 1
    if iter_channel == 4:
        iter_channel = 0
        iter_x += 1
    if iter_x == width:
        iter_x = 0
        iter_y += 1
    if iter_y == height:
        iter_y = 0

---

为什么不做些像这样的事情呢

import numpy as np
clientImage = np.array(list(bitmapBits), np.uint8).reshape(height, width, 4)

例如，设

（'Ri'，Gi'，Bi'，ai'）

为对应于像素

i

的颜色元组。如果有一个很大的元组，可以执行以下操作：

In [9]: x = ['R1', 'G1', 'B1', 'a1', 'R2', 'G2', 'B2', 'a2', 'R3', 'G3', 'B3', 'a3', 'R4', 'G4', 'B4', 'a4']

In [10]: np.array(x).reshape(2, 2, 4)
Out[10]: 
array([[['R1', 'G1', 'B1', 'a1'],
        ['R2', 'G2', 'B2', 'a2']],

       [['R3', 'G3', 'B3', 'a3'],
        ['R4', 'G4', 'B4', 'a4']]], 
      dtype='|S2')

[0,4]中

i的每个片段
[：，：，i]
将为您提供每个频道：

In [15]: np.array(x).reshape(2, 2, 4)[:,:,0]
Out[15]: 
array([['R1', 'R2'],
       ['R3', 'R4']], 
      dtype='|S2')

与上面的Bill相似，但可能更快：

clientImage = np.asarray(bitmapBits, dtype=np.uint8).reshape(height, width, 4)

根据文档，
array
获取：“一个数组、公开数组接口的任何对象、一个其
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

asarray
还需要一些东西：“输入数据，可以转换成数组的任何形式。这包括列表、元组列表、元组、元组的元组、列表的元组和数组。”它直接接受元组：）
这确实稍微快一点（对于我目前的使用，它比Bill提出的解决方案快10%左右）。