numpy配列とctypes配列の相互変換

multiprocessingで生成したプロセス同士でndarray配列を共有する必要があったのでメモ

ctypesの変数については以下の記事を参照
https://qiita.com/maiueo/items/b2093ba78cde988bb111

ライブラリの読み込み

import ctypes
import numpy as np

ndarray -> ctypes

n = np.zeros((3, 4)).astype(np.uint8)  # ndarray型の3x4の配列を生成
n_h, n_w = n.shape  # nのサイズを取得
c = n.ctypes.data_as(ctypes.POINTER((ctypes.c_uint8 * n_w) * n_h)).contents  # ctypesの3x4の配列へと変換

np.uint8, ctypes.c_uint8の部分は配列に用いる型の指定
nとcはともに同じアドレスを参照しているので、片方を書き換えるともう片方にも書き換えが反映されます。
n.ctypes.data_asはnの配列の先頭ポインタを引数で指定したctypesのポインタにキャストしたものを返します。

ctypes -> ndarray

c = ((ctypes.c_uint8 * 4) * 3)()  # ctypesの3x4の配列を生成
n = np.ctypeslib.as_array(c)  # ndarray型の3x4の配列へと変換

ctypes.c_uint8の部分は配列に用いる型の指定
こちらも、cとnはともに同じアドレスを参照しているので、片方を書き換えるともう片方にも書き換えが反映されます。

サンプルプログラム

cv2で読み込んだ画像(ndarray型)をctypes型に変換し、それをまたndarray型に戻すプログラムです。
画像ファイルのパスの箇所を適宜変更してください。

import ctypes
import numpy as np
import cv2

if __name__ == '__main__':
	# 適当な画像からndarrayの生成
	input_img = cv2.imread("画像ファイルのパス")

	# uint8に変換
	input_img = input_img.astype(np.uint8)

	# input_imgのサイズ、チャンネル数を取得
	img_h, img_w, img_ch = input_img.shape

	# input_imgをctypesの配列に変換
	input_img_c = input_img.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(((ctypes.c_uint8 * img_ch) * img_w) * img_h)).contents

	# ctypesの配列からndarrayを生成
	output_img = np.ctypeslib.as_array(input_img_c)

	# プレビュー
	cv2.imshow("input", input_img)
	cv2.imshow("output", output_img)
	cv2.waitKey(0)

参考

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.ctypes.html
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/routines.ctypeslib.html
https://stackoverflow.com/questions/3195660/how-to-use-numpy-array-with-ctypes
https://stackoverflow.com/questions/4355524/getting-data-from-ctypes-array-into-numpy