def float32_int(img_array_3_416_416): current_in = np.array(img_array_3_416_416[::2]*(math.pow(2.0,14)),dtype='uint16') # 从头开始，每两个数中取一个，左移14位 # print("current_in.shape:",current_in.shape) # (259584,) next_in = np.array(img_array_3_416_416[1::2]*(math.pow(2.0,14)),dtype= 'uint16') # 从第二个元素开始，每两个数中取一个 # print("next_in.shape:",next_in.shape) # (259584,) input_tmp_img = next_in*65536 + current_in # 2^16 # print("input_tmp_img.shape:",input_tmp_img.shape) # (259584,) # print("input_tmp_img.dtype:",input_tmp_img.dtype) # uint32 return input_tmp_img

这段代码中，首先取出`img_array_3_416_416`中的每个通道的像素值，并将其乘以2的14次方，再将其转换为uint16类型的数组。接着将每个通道的数组进行处理，从头开始，每隔一个取一个数（即取出偶数索引的元素），将其左移14位，得到一个新的uint16类型的数组`current_in`；从第二个元素开始，每隔一个取一个数（即取出奇数索引的元素），同样将其左移14位，得到一个新的uint16类型的数组`next_in`。然后将`current_in`和`next_in`的对应元素相加，并乘以2的16次方，得到一个新的uint32类型的数组`input_tmp_img`，最后将其返回。