OpenCV Python API 的 FileStorage

Posted 2023-02-23

【中文标题】OpenCV Python API 的 FileStorage

【英文标题】：FileStorage for OpenCV Python API

【发布时间】：2012-06-23 21:00:21

【问题描述】：

我目前正在使用 FileStorage 类来使用 OpenCV C++ API 存储矩阵 XML/YAML。

但是，我必须编写一个 Python 脚本来读取那些 XML/YAML 文件。

我正在寻找可以读取 OpenCV C++ API

生成的

XML/YAML

文件的现有 OpenCV

Python API

【问题讨论】：

在最新版本（3.1.0 之后）中为 FileStorage/FileNode 添加了 python 绑定：github.com/Itseez/opencv/pull/6482

【参考方案1】：

pip install opencv-contrib-python 视频支持安装特定版本使用 pip install opencv-contrib-python

【参考方案2】：

使用 OpenCV 3.2 中可用的 FileStorage 函数，我成功地使用了它：

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

【讨论】：

你知道如何获取所有可用节点的列表吗？

【参考方案3】：

为了改进@Roy_Shilkrot 之前的回答，我添加了对 numpy 向量和矩阵的支持：

# A yaml constructor is for loading from a yaml node.
# This is taken from @misha 's answer: http://***.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)

例子：

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)

输出：

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

虽然我无法控制行、列、dt、数据的顺序。

【参考方案4】：

我写了一个小 sn-p 来用 Python 读写 FileStorage 兼容的 YAML：

# A yaml constructor is for loading from a yaml node.
# This is taken from @misha 's answer: http://***.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)

【讨论】：

这不再起作用了：File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/yaml/representer.py", line 142, in ignore_aliases if data in [None, ()]: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

【参考方案5】：

除了@misha 的回复，OpenCV YAML 有点与 Python 不兼容。

不兼容的几个原因是：

OpenCV 创建的 Yaml 在“:”之后没有空格。而 Python 需要它。 [例如：它应该是 a: 2，而不是 Python 的 a:2] OpenCV 创建的 YAML 文件的第一行错误。将“%YAML:1.0”转换为“%YAML 1.0”。或者在阅读时跳过第一行。

以下函数负责提供：

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")

注意：以上响应仅适用于 yaml。 XML 有自己的问题，我还没有完全探索过。

【讨论】：

有用的提示。我尝试将行更改为“YAML 1.0”，但它不起作用。所以你必须去掉第一行。

@orodbhen：你把%放在YAML之前了吗？

是的。对不起，这只是我评论中的一个错字。使用%YAML 1.0 我得到一个 ParseError。这是PyYAML 3.12 用于Python 3.6。

请查看@TimSC 的正确答案 - 该问题专门要求 Python OpenCV API，它适用于 C++ 生成的 YAML。

【参考方案6】：

您可以使用PyYAML 来解析 YAML 文件。

由于 PyYAML 不理解 OpenCV 数据类型，您需要为您尝试加载的每个 OpenCV 数据类型指定一个构造函数。例如：

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)

完成后，加载 yaml 文件就很简单了：

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

结果将是一个字典，其中的键是您保存在 YAML 中的任何内容的名称。

【讨论】：

@misha 你知道它为什么会发出这个警告吗？ comparison to 'None' will result in an elementwise object comparison in the future. if data in [None, ()]:

添加@vishal关于剥离第一行的建议，这个答案将是完美的。否则，python 将无法读取该文件。

另外，设置数据类型。幸运的是，numpy 数据类型代码与 OpenCV 相同，至少对于 float 和 double 等简单类型而言。

这对我不起作用。我用 c++ 编写 .yml 并按上述方式阅读它们。生成的 numpy 数组与原始（多维） cv::Mat

不同

请查看@TimSC 的正确答案 - 该问题专门要求 Python OpenCV API，此答案提供了一种复杂的 PyYAML 方法。