光流文件(.flo),numpy,图像(.png)相互转换—

网上有很多都是借用imageLib 进行实现，并不适合用来进行开发使用，这里完全使用python进行实现

1. 光流图像转numpy

import numpy as npdef load_flow_to_numpy(path):with open(path, 'rb') as f:magic = np.fromfile(f, np.float32, count=1)assert (202021.25 == magic), 'Magic number incorrect. Invalid .flo file'h = np.fromfile(f, np.int32, count=1)[0]w = np.fromfile(f, np.int32, count=1)[0]data = np.fromfile(f, np.float32, count=2 * w * h)data2D = np.resize(data, (w, h, 2))return data2Dif __name__ == '__main__':flo = load_flow_to_numpy('frame_0001.flo')print(flo.shape)  # (436, 1024, 2)

最终的输出结果为二维图像，分别代表着图像上每一个像素点之间的x和y坐标像素的偏移量

2. 光流图像转图像

import numpy as np
from matplotlib.colors import hsv_to_rgb
import matplotlib.pyplot as pltdef load_flow_to_numpy(path):with open(path, 'rb') as f:magic = np.fromfile(f, np.float32, count=1)assert (202021.25 == magic), 'Magic number incorrect. Invalid .flo file'h = np.fromfile(f, np.int32, count=1)[0]w = np.fromfile(f, np.int32, count=1)[0]data = np.fromfile(f, np.float32, count=2 * w * h)data2D = np.resize(data, (w, h, 2))return data2Ddef load_flow_to_png(path):flow = load_flow_to_numpy(path)image = flow_to_image(flow)return imagedef flow_to_image(flow, max_flow=256):if max_flow is not None:max_flow = max(max_flow, 1.)else:max_flow = np.max(flow)n = 8u, v = flow[:, :, 0], flow[:, :, 1]mag = np.sqrt(np.square(u) + np.square(v))angle = np.arctan2(v, u)im_h = np.mod(angle / (2 * np.pi) + 1, 1)im_s = np.clip(mag * n / max_flow, a_min=0, a_max=1)im_v = np.clip(n - im_s, a_min=0, a_max=1)im = hsv_to_rgb(np.stack([im_h, im_s, im_v], 2))return (im * 255).astype(np.uint8)if __name__ == '__main__':image = load_flow_to_png('frame_0001.flo')plt.imshow(image)plt.show()

最终结果就是一张转换以后的图

剩余的转换关系以此类推就可以啦

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1. 光流图像转numpy

2. 光流图像转图像

剩余的转换关系以此类推就可以啦

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