将 8 位值转换为 4 位值并在 python 中的一个字节中保存 2 个 4 位值的快速且节能的方法

Question

我想做一个udp的视频流程序，用opencv，我想通过将255色值转换成16色值来进行压缩，因为这样可以节省一半的流量，而且质量还不错。我知道如何将 255 个值转换为 16 个值：

opencvimg = numpy.multiply(opencvimg//16,16)

但我不知道将两个值放入 1 个字节以节省流量的有效方法。它必须是高效的，因为我希望它在 rpi 上达到运行（github 上的完整代码。com/Open-ATS-Github）。

Answer 1

我想你是这个意思：

import numpy as np

# Make synthetic data
x = np.arange(256, dtype=np.uint8)

# Take pairs of elements shifted by 4 bits and OR together
d2by4 = (x[::2] & 0xf0) | (x[1::2] >> 4)

In [16]: d2by4.dtype
Out[16]: dtype('uint8')

In [21]: d2by4
Out[21]: 
array([  0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,  17,  17,  17,  17,  17,
        17,  17,  17,  34,  34,  34,  34,  34,  34,  34,  34,  51,  51,
        51,  51,  51,  51,  51,  51,  68,  68,  68,  68,  68,  68,  68,
        68,  85,  85,  85,  85,  85,  85,  85,  85, 102, 102, 102, 102,
       102, 102, 102, 102, 119, 119, 119, 119, 119, 119, 119, 119, 136,
       136, 136, 136, 136, 136, 136, 136, 153, 153, 153, 153, 153, 153,
       153, 153, 170, 170, 170, 170, 170, 170, 170, 170, 187, 187, 187,
       187, 187, 187, 187, 187, 204, 204, 204, 204, 204, 204, 204, 204,
       221, 221, 221, 221, 221, 221, 221, 221, 238, 238, 238, 238, 238,
       238, 238, 238, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255], dtype=uint8)

也就是说... "从第一个元素开始，取 x 的每个第二个元素的高半字节，然后将它与每秒向右移动 4 位的高半字节进行或运算x 的元素从第二个开始。"

Answer 2

有一个不涉及显式算法的解决方案：您可以构建一个完整的 lookup-table 256 x 256 条目，给出一对输入字节的打包结果。

如果这样的 table 看起来大得不合理，请认为您正在处理更大的图像。

使用平面向量还是使用矩阵更好，缓存效应是否会毁了工作，这是一个实验问题。

将 8 位值转换为 4 位值并在 python 中的一个字节中保存 2 个 4 位值的快速且节能的方法

fast and power efficient way to convert 8bit values to 4bit values and save 2 4bit values in one byte in python

python

arrays

numpy

image-processing