c++ - OpenCV Python API の FileStorage

Question

現在、OpenCV C++ APIを使用して行列XML/YAMLを格納するためにFileStorageクラスを使用しています。

ただし、これらのXML/YAMLファイルを読み取る Python スクリプトを作成する必要があります。

OpenCV C++ APIによって生成されたXML/YAMLファイルを読み取ることができる既存の OpenCV Python APIを探しています

Answer 1

PyYAMLを使用して YAML ファイルを解析できます。

PyYAML は OpenCV データ型を認識しないため、ロードしようとしている OpenCV データ型ごとにコンストラクターを指定する必要があります。例えば：

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)

これが完了したら、yaml ファイルのロードは簡単です。

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

結果は dict になります。キーは、YAML に保存したものの名前です。

Answer 2

@misha の応答に加えて、OpenCV YAML は Python と互換性がありません。

非互換性のいくつかの理由は次のとおりです。

1. OpenCV で作成された Yaml には、「:」の後にスペースがありません。一方、Python ではそれが必要です。[例: Python ではa: 2なく、 である必要があります]a:2
2. OpenCV で作成した YAML ファイルの 1 行目が間違っています。「%YAML:1.0」を「%YAML 1.0」に変換します。または、読みながら最初の行をスキップします。

次の関数は、それを提供します。

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: 上記の応答は、yaml にのみ適用されます。XML には独自の問題がありますが、これは私が完全に調査したわけではありません。

Answer 3

Python で FileStorage 互換の YAML を読み書きするための小さなスニペットを作成しました。

# 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)

Answer 4

@Roy_Shilkrot による以前の回答を改善するために、numpy ベクトルと行列のサポートを追加しました。

# 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)

例：

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)

出力：

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

行、列、dt、データの順序を制御できませんでしたが。