[PYTHON] OpenCV Python API 용 FileStorage

OpenCV Python API 용 FileStorage

현재 OpenCV C ++ API를 사용하여 행렬 XML / YAML을 저장하기 위해 FileStorage 클래스를 사용하고 있습니다.

그러나 XML / YAML 파일을 읽는 Python 스크립트를 작성해야합니다.

OpenCV C ++ API에 의해 생성 된 XML / YAML 파일을 읽을 수있는 기존 OpenCV Python API를 찾고 있습니다.

해결법

1. ==============================

   1.PyYAML을 사용하여 YAML 파일을 구문 분석 할 수 있습니다.

   PyYAML을 사용하여 YAML 파일을 구문 분석 할 수 있습니다.

   PyYAML은 OpenCV 데이터 형식을 이해하지 못하기 때문에로드하려는 각 OpenCV 데이터 형식에 대해 생성자를 지정해야합니다. 예 :

   import yaml
   def opencv_matrix(loader, node):
       mapping = loader.construct_mapping(node, deep=True)
       mat = np.array(mapping["data"])
       mat.resize(mapping["rows"], mapping["cols"])
       return mat
   yaml.add_constructor(u"tag:yaml.org,2002:opencv-matrix", opencv_matrix)
   

   일단 그렇게하면 yaml 파일을 로딩하는 것은 간단합니다.

   with open(file_name) as fin:
       result = yaml.load(fin.read())
   

   결과는 dict 일 것이며, 여기서 키는 YAML에 저장 한 이름입니다.

2. ==============================

   2.@ misha의 응답 외에도 OpenCV YAML은 Python과 다소 호환되지 않습니다.

   @ misha의 응답 외에도 OpenCV YAML은 Python과 다소 호환되지 않습니다.

   비호 환성에 대한 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

   다음 함수는 다음을 제공합니다.

   import yaml
   import re
   def readYAMLFile(fileName):
       ret = {}
       skip_lines=1    # Skip the first line which says "%YAML:1.0". Or replace it with "%YAML 1.0"
       with open(scoreFileName) as fin:
           for i in range(skip_lines):
               fin.readline()
           yamlFileOut = fin.read()
           myRe = re.compile(r":([^ ])")   # Add space after ":", if it doesn't exist. Python yaml requirement
           yamlFileOut = myRe.sub(r': \1', yamlFileOut)
           ret = yaml.load(yamlFileOut)
       return ret
   
   outDict = readYAMLFile("file.yaml")
   

   참고 : 위의 응답은 yaml에만 적용됩니다. XML은 문제의 자신의 몫을 가지고 있습니다. 내가 완전히 탐구하지 않은 것입니다.

3. ==============================

   3.OpenCV 3.2에서 제공되는 FileStorage 기능을 사용하여이 기능을 성공에 사용했습니다.

   OpenCV 3.2에서 제공되는 FileStorage 기능을 사용하여이 기능을 성공에 사용했습니다.

   import cv2
   fs = cv2.FileStorage("calibration.xml", cv2.FILE_STORAGE_READ)
   fn = fs.getNode("Camera_Matrix")
   print (fn.mat())
   

4. ==============================

   4.파이썬에서 FileStorage 호환 YAML을 읽고 쓰는 작은 스 니펫을 작성했습니다.

   파이썬에서 FileStorage 호환 YAML을 읽고 쓰는 작은 스 니펫을 작성했습니다.

   # A yaml constructor is for loading from a yaml node.
   # This is taken from @misha 's answer: http://stackoverflow.com/a/15942429
   def opencv_matrix_constructor(loader, node):
       mapping = loader.construct_mapping(node, deep=True)
       mat = np.array(mapping["data"])
       mat.resize(mapping["rows"], mapping["cols"])
       return mat
   yaml.add_constructor(u"tag:yaml.org,2002:opencv-matrix", opencv_matrix_constructor)
   
   # A yaml representer is for dumping structs into a yaml node.
   # So for an opencv_matrix type (to be compatible with c++'s FileStorage) we save the rows, cols, type and flattened-data
   def opencv_matrix_representer(dumper, mat):
       mapping = {'rows': mat.shape[0], 'cols': mat.shape[1], 'dt': 'd', 'data': mat.reshape(-1).tolist()}
       return dumper.represent_mapping(u"tag:yaml.org,2002:opencv-matrix", mapping)
   yaml.add_representer(np.ndarray, opencv_matrix_representer)
   
   #examples 
   
   with open('output.yaml', 'w') as f:
       yaml.dump({"a matrix": np.zeros((10,10)), "another_one": np.zeros((2,4))}, f)
   
   with open('output.yaml', 'r') as f:
       print yaml.load(f)
   

5. ==============================

   5.@Roy_Shilkrot의 이전 대답을 향상시키기 위해 행렬뿐 아니라 numpy 벡터에 대한 지원을 추가했습니다.

   @Roy_Shilkrot의 이전 대답을 향상시키기 위해 행렬뿐 아니라 numpy 벡터에 대한 지원을 추가했습니다.

   # A yaml constructor is for loading from a yaml node.
   # This is taken from @misha 's answer: http://stackoverflow.com/a/15942429
   def opencv_matrix_constructor(loader, node):
       mapping = loader.construct_mapping(node, deep=True)
       mat = np.array(mapping["data"])
       if mapping["cols"] > 1:
           mat.resize(mapping["rows"], mapping["cols"])
       else:
           mat.resize(mapping["rows"], )
       return mat
   yaml.add_constructor(u"tag:yaml.org,2002:opencv-matrix", opencv_matrix_constructor)
   
   
   # A yaml representer is for dumping structs into a yaml node.
   # So for an opencv_matrix type (to be compatible with c++'s FileStorage) we save the rows, cols, type and flattened-data
   def opencv_matrix_representer(dumper, mat):
       if mat.ndim > 1:
           mapping = {'rows': mat.shape[0], 'cols': mat.shape[1], 'dt': 'd', 'data': mat.reshape(-1).tolist()}
       else:
           mapping = {'rows': mat.shape[0], 'cols': 1, 'dt': 'd', 'data': mat.tolist()}
       return dumper.represent_mapping(u"tag:yaml.org,2002:opencv-matrix", mapping)
   yaml.add_representer(np.ndarray, opencv_matrix_representer)
   

   예:

   with open('output.yaml', 'w') as f:
       yaml.dump({"a matrix": np.zeros((10,10)), "another_one": np.zeros((5,))}, f)
   
   with open('output.yaml', 'r') as f:
       print yaml.load(f)
   

   산출:

   a matrix: !!opencv-matrix
     cols: 10
     data: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
       0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
       0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
       0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
       0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
       0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
       0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
     dt: d
     rows: 10
   another_one: !!opencv-matrix
     cols: 1
     data: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
     dt: d
     rows: 5
   

   비록 내가 행, 열, dt, 데이터의 순서를 제어 할 수는 없지만.

from https://stackoverflow.com/questions/11141336/filestorage-for-opencv-python-api by cc-by-sa and MIT license