将NDARRAY转换为用CpCyle创建的二进制文件：C++中的Mat

Question

我有一个numpyndarray保存{}数据，该数据使用cPickle'sdump()方法以二进制格式存储到一个文件中。在

from cPickle import dump, HIGHEST_PROTOCOL
with open(filePath, 'wb') as f:
    dump(numpyArray, f, protocol=HIGHEST_PROTOCOL)

在撰写本文时，HIGHEST_PROTOCOL使用了cPickle的protocol version 2，但似乎没有太多的文档说明这个协议是如何工作的。在

我要做的是读取这个文件并用数据创建一个cv::Mat对象（see here），这是非常困难的。在

在这一点上，我希望让事情尽快运行，我不太担心性能，存储空间和效率。然而，这些因素可能会在以后变得重要。在

因此，我的问题是，如何将此文件中的数据转换为cv::Mat对象，最简单的方法是什么？如果你认为最简单的方法不一定是最有效的方法，那么我也想听听你对此的想法。请注意，我将使用不同的存储格式，可能只是一个文本文件，如果它将使Python和C++之间的互操作更容易。在

我必须将numpy数组存储到磁盘，因为我需要能够在移动设备（iOS和Android）上打开和读取这个文件，并且使用网络调用来获取数据目前还没有真正在桌面上。在

Answer 1

Pickle可能不是将数据传输到Python之外的其他语言的方便方法。在

实际上，我认为Pickle根本不适合数据存储，因为：

• 它需要Python
• 如果它是用比您现在使用的Python版本更新的版本保存的，它可能无法工作
• 如果不信任数据源，这是不安全的

这并不是说它没有它的用途：它对缓存、个人脚本或进程之间的数据通信等东西都很方便。在

但其他人可能不同意这种观点。在

那么你会用什么呢？以下是一些想法：

• 二进制格式，使用tofile。这可能是速度和尺寸的最佳选择，而不是很难load。在
• CSV文件，可能是压缩的（用于1D/2D阵列）。您可以使用savetxt。在
• JSON，可能是压缩的，带有tolist()和dumps。这将是缓慢的，并产生大文件，但它将是可移植的，它将适用于任何维度，甚至不相等的行/列长度。在
• {a2，如果你可以使用的话。在

只是为了好玩：

• 将二维小整数数组保存为无损灰度图像。或者更努力，使用3种颜色和alpha通道来存储一个单精度浮点数组。在
• 使用（Fortan）无格式数据（python，C），这实际上相当有效地利用了空间，但存在许多可移植性问题。在
• 作为b64（b85表示额外的点）编码字符串。如果你知道矩阵布局的话，它的可移植性很强（不管怎样是b64），而且可能比纯文本（比如csv）小。在

编辑：here is a benchmark for various methods：