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以30Hz的频率在屏幕上将动态变化的numpy数组实时渲染为位图

numpy-ndarray real-time bitmap animation numpy

P i · 技术社区 · 3 年前

以下是我一次性绘制存储为numpy数组的位图的代码:

bitmapf = np.array((ypixels, xpixels, 3))  # RGB for last channel

# ! bitmapf is populated

renormed255 = 255.0 * bitmapf / np.max(bitmapf)

# https://stackoverflow.com/questions/49271913/convert-numpy-array-to-rgb-image/49334548
from PIL import Image

img = Image.fromarray(renormed255.astype('uint8'), 'RGB')

img.show()

然而,我有来自填充bitmapf的websocket的实时数据。

编辑:实时数据稀疏,并通过算法照亮位图上的像素。x轴是时间,每接收到大约20个数据包,只修改1 x像素Y列。

我希望以30Hz的频率在屏幕上渲染它。

如何实现这一点?(它很大,至少1024x768)。

是否有可能进行优化,以便只将脏列传递给渲染器?

更新: 我尝试过实现opencv方法,但它不会呈现:

import cv2
import numpy as np
from time import sleep

bitmap = np.zeros((512,512,3),np.uint8)

for i in range(512):
    sleep(.1)
    bitmap[i,i,:] = 128
    cv2.imshow("Color Image", bitmap)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

外部参照: Fast Live Plotting in Matplotlib / PyPlot