ओपनसीवी और न्यूम्पी बुरी तरह से बातचीत कर रहे हैं

Question

क्या कोई यह समझा सकता है कि सीवी और numpy आयात क्यों पाइथन की struct.unpack के व्यवहार को बदल देगा?

Python 2.7.3 (default, Aug 1 2012, 05:14:39) 
[GCC 4.6.3] on linux2 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> from struct import pack, unpack 
>>> unpack("f",pack("I",31))[0] 
4.344025239406933e-44 

यह सही

>>> import cv 
libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394 
>>> unpack("f",pack("I",31))[0] 
4.344025239406933e-44 

फिर भी ठीक है, सीवी आयात करने

>>> import numpy 
>>> unpack("f",pack("I",31))[0] 
4.344025239406933e-44 

के बाद और सीवी आयात करने के बाद ठीक है और फिर numpy

अब मैं पुनः आरंभ: यहाँ मैं क्या निरीक्षण है पायथन:

Python 2.7.3 (default, Aug 1 2012, 05:14:39) 
[GCC 4.6.3] on linux2 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> from struct import pack, unpack 
>>> unpack("f",pack("I",31))[0] 
4.344025239406933e-44 
>>> import numpy 
>>> unpack("f",pack("I",31))[0] 
4.344025239406933e-44 

अब तक तो अच्छा, लेकिन अब मैं numpy आयात करने के बाद सीवी आयात:

>>> import cv 
libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394 
>>> unpack("f",pack("I",31))[0] 
0.0 

मैं इस एकाधिक सर्वर पर सहित कई बार दोहराया गया है, और यह हमेशा एक ही तरह से चला जाता है। मैंने struct.unpack और struct.pack के साथ भी कोशिश की है, जो भी कोई फर्क नहीं पड़ता।

मैं समझ नहीं पा रहा हूं कि numpy और cv को आयात करने से struct.unpack के आउटपुट पर कोई प्रभाव हो सकता है (पैक वही रहता है, बीटीडब्ल्यू)।

"libdc1394" बात यह है कि मुझे विश्वास है, एक लाल हेरिंग: ctypes error: libdc1394 error: Failed to initialize libdc1394

कोई भी विचार?

tl; dr: numpy आयात करना और फिर opencv struct.unpack के व्यवहार को बदलता है।

अद्यतन: नीचे पाउलो का जवाब दिखाता है कि यह पुनरुत्पादित है। सेबॉर्ग की टिप्पणी से पता चलता है कि पाइथन उपनिवेशों को संभालने के तरीके से कुछ करना है, जो व्यावहारिक लगता है। मैंने Contexts में देखा लेकिन यह समस्या नहीं प्रतीत होती, क्योंकि संदर्भ आयात के बाद ही था जैसा कि उनके सामने था।

Answer 1

यह कोई जवाब नहीं है, लेकिन यह एक टिप्पणी के लिए बहुत बड़ा है। मैंने सीमाओं को खोजने के लिए मूल्यों के साथ थोड़ा सा खेला।

लोड हो रहा है numpy और cv के बिना:

>>> unpack("f", pack("i", 8388608)) 
(1.1754943508222875e-38,) 
>>> unpack("f", pack("i", 8388607)) 
(1.1754942106924411e-38,) 

numpy और cv, पहली पंक्ति में एक ही है, लेकिन पीछे नहीं है लोड करने के बाद:

>>> unpack("f", pack("i", 8388607)) 
(0.0,) 

आप देखेंगे कि पहला परिणाम है lower limit for 32 bit floats। मैंने फिर d के साथ कोशिश की।

पुस्तकालयों लोड हो रहा है बिना:

>>> unpack("d", pack("xi", 1048576)) 
(2.2250738585072014e-308,) 
>>> unpack("d", pack("xi", 1048575)) 
(2.2250717365114104e-308,) 

और पुस्तकालयों लोड करने के बाद:

>>> unpack("d",pack("xi", 1048575)) 
(0.0,) 

अब पहला परिणाम 64 बिट फ्लोट परिशुद्धता के लिए निचली सीमा है।

ऐसा लगता है कि किसी कारण से, numpy और cv पुस्तकालयों लोड हो रहा है, इसी क्रम में, रोकें unpack 32 और 64 बिट परिशुद्धता का उपयोग करें और कम मूल्यों के लिए 0 वापस जाने के लिए।