前言

本文使用的模块是numpy和ctypes，解析内存里的数据，并将之转换为numpy数组

导入模块：

正文

    原始数组在内存里是以一维字节数组形式排列，需要把一维的字节数组转为numpy数组，我们需要知道几个预设值：

1. 点阵的尺寸（宽度width和高度height），用于初始numpy数组的shape属性。

2. 点阵的通道数，通常一个点包含了 X Y Z三个通道值，对于不同的传感器，获取的点阵信息结构也不一样，这里举几个常见的数据信息格式：

xyz_float32：xyz坐标值，用float32四字节表示一个值

总数据长度3*4*width*height

xyz_uint16：xyz坐标值，用uint16双字节表示一个值

总数据长度（3*2+2）*width*height

xyzijk_float32: 在xyz_float32的基础上，增加单位法向量值ijk

总数据长度6*4*width*height

xyzg_float32: 在xyz_float32的基础上，增加灰度值gray

总数据长度（3*4+1+1）*width*height

xyzrgb_float32: 在xyz_float32的基础上，增加r,g,b值

总数据长度（3*4+3*1+1）*width*height

等...以上格式中，未满4字节的信息，一般会使用四字节对齐。比如xyzrgb_float32，xyz分别使用3个float32，rgb分别使用3个ubyte,共计15个字节，为了对齐4字节，会在最后补齐一字节，做到16字节结构。

知道上述两点后，进入读取数据环节：

已经三个变量,w（宽）,h（高）,data_ptr（原始数据数组指针）。

定义numpy数据格式，参照原始数据格式

names：通道名称

formats：通道数据格式，'f4'表示四个字节长度的浮点数，和原始数据保持一致

offsets：通道在原始字节中的偏移量

titles：另外一个名称（具体不知道）

itemsize：单点数据长度，字节单位

申请一个内存，用以存点阵字节数组

解析数据

得到了一个一维数组，对象是我们定义的dtype数据结构，这里已经可以通过索引读取对应的数据值，注意此时是一维数组，当我们输入像素坐标时[x,y]需要通过公式变换：

查找一个像素位置[100,100]的点信息：

最后，结构体化的数组并不适合我们后续做数据处理，因此我们需要把结构体数组转换为非结构体数组

这里为了后续处理方便，G,M通道原本Ubyte格式的数据，也强制转为float32格式。

END