将 uint32 元组转换为 uint8 的 3d numpy 数组的最佳方法

Question

我从外部 api 获得了以 uint32 元组形式呈现的图像，其中每个 uint32 由 4 个 uint8 组成，其中包含 r、g、b 和 alpha（始终 = 0），我需要将其转换为格式与我相同的 3d numpy 数组可以从imageio.imread. 问题是，当我使用numpy.view颜色顺序时，颜色顺序是相反的。这是我编写的代码，可以正常工作，但我想知道是否有更好的转换方法。        frame_buffer_tuple = ... # here we have tuple of width*height length         framebuffer = np.asarray(frame_buffer_tuple).astype(dtype='uint32').view(dtype='uint8').reshape((height, width, 4)) # here I have height x width x 4 numpy array but with inverted colors (red instead of blue) and alpha I don't need         framebuffer = np.stack((framebuffer[:, :, 2], framebuffer[:, :, 1], framebuffer[:, :, 0]), axis=2) # here I've got correct numpy height x width x 3 array我更关心执行时间，然后是内存，但由于我可以拥有 7680 × 4320 图像，因此两者可能都很重要。谢谢！

Answer 1

你只需要反转最后一个维度吗？尝试

framebuffer = framebuffer [:, :, :2:-1] # drops alpha

Answer 2

实际上有效的是：

framebuffer = np.asarray(frame_buffer_tuple).astype('uint32').view('uint8').reshape((height, width, 4))[:, :, 2::-1]

我暂时将其标记为解决方案，直到有人提出解决该问题的方法。