def cvtColor(image): if len(np.shape(image))==3 and np.shape(image)[-2]==3: return image else: image=image.convert('RGB') return image

时间: 2023-05-12 08:02:40 浏览: 174
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系统更新-在keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

这是一个 Python 函数，用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。具体来说，它将图像从 BGR 转换为 RGB。如果输入的图像已经是 RGB 格式且通道数为 3，则直接返回该图像。否则，将其转换为 RGB 格式并返回。
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Keras 数据集打乱：使用np.random.shuffle()实例

for batch_start in range(0, len(data), BATCH_SIZE): batch_data = data[batch_start:batch_start+BATCH_SIZE] yield batch_data # 生成批次数据 generator = data_generator(data) 在中标麒麟桌面操作...
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DC综合后处理详解：.ddc, .def, .sdc 文件解析

"DC综合是数字集成电路设计流程中的一个重要步骤，完成后会产生如.ddc、.def、.v和.sdc等格式的文件。.sdc文件包含时序约束，为后端布局布线提供指导。.def文件用于DFT和形式验证，特别是扫描链的布局信息。.sdf和.v...

def cvtColor(image): if len(np.shape(image)) == 3 and np.shape(image)[2] == 3: return image else: image = image.convert('RGB') return image

if len(np.shape(image)) == 3 and np.shape(image)[2] == 3: return image else: image = image.convert('RGB') return image # 读取一张灰度图像 gray_img = Image.open('gray_image.jpg') # 将灰度图像...

我想在以下这段代码中，添加显示标有特征点的图像的功能。def cnn_feature_extract(image,scales=[.25, 0.50, 1.0], nfeatures = 1000): if len(image.shape) == 2: image = image[:, :, np.newaxis] image = np.repeat(image, 3, -1) # TODO: switch to PIL.Image due to deprecation of scipy.misc.imresize. resized_image = image if max(resized_image.shape) > max_edge: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_edge / max(resized_image.shape) ).astype('float') if sum(resized_image.shape[: 2]) > max_sum_edges: resized_image = scipy.misc.imresize( resized_image, max_sum_edges / sum(resized_image.shape[: 2]) ).astype('float') fact_i = image.shape[0] / resized_image.shape[0] fact_j = image.shape[1] / resized_image.shape[1] input_image = preprocess_image( resized_image, preprocessing="torch" ) with torch.no_grad(): if multiscale: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) else: keypoints, scores, descriptors = process_multiscale( torch.tensor( input_image[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32), device=device ), model, scales ) # Input image coordinates keypoints[:, 0] *= fact_i keypoints[:, 1] *= fact_j # i, j -> u, v keypoints = keypoints[:, [1, 0, 2]] if nfeatures != -1: #根据scores排序 scores2 = np.array([scores]).T res = np.hstack((scores2, keypoints)) res = res[np.lexsort(-res[:, ::-1].T)] res = np.hstack((res, descriptors)) #取前几个 scores = res[0:nfeatures, 0].copy() keypoints = res[0:nfeatures, 1:4].copy() descriptors = res[0:nfeatures, 4:].copy() del res return keypoints, scores, descriptors

img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, np.array([]), (255,0,0), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) cv2.imshow("Image with Keypoints", img_with_keypoints) cv2.waitKey(0) cv2....

def mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3): h, w = img.shape[:2] img_show = np.zeros((h, w, 3)) if len(img.shape) == 3: img_show = img else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1) # specify color 1:red 2:green 3:blue img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0] img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0] img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255] return img_show

- if len(img.shape) == 3: img_show = img：如果 img 是彩色图像，直接将 img 赋值给 img_show，否则需要将 img 转换为彩色图像。 - else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, ...

import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] ...

解释如下代码：def draw_matches(img1, kp1, img2, kp2, matches, color=None): """Draws lines between matching keypoints of two images. Keypoints not in a matching pair are not drawn. Args: img1: An openCV image ndarray in a grayscale or color format. kp1: A list of cv2.KeyPoint objects for img1. img2: An openCV image ndarray of the same format and with the same element type as img1. kp2: A list of cv2.KeyPoint objects for img2. matches: A list of DMatch objects whose trainIdx attribute refers to img1 keypoints and whose queryIdx attribute refers to img2 keypoints. """ # We're drawing them side by side. Get dimensions accordingly. # Handle both color and grayscale images. if len(img1.shape) == 3: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1], img1.shape[2]) elif len(img1.shape) == 2: new_shape = (max(img1.shape[0], img2.shape[0]), img1.shape[1]+img2.shape[1]) new_img = np.zeros(new_shape, type(img1.flat[0])) # Place images onto the new image. new_img[0:img1.shape[0],0:img1.shape[1]] = img1 new_img[0:img2.shape[0],img1.shape[1]:img1.shape[1]+img2.shape[1]] = img2 # Draw lines between matches. Make sure to offset kp coords in second image appropriately. r = 2 thickness = 1 print(len(kp1),len(kp2), len(matches) ) if color: c = color for m in matches[0:20]: # Generate random color for RGB/BGR and grayscale images as needed. if not color: c = np.random.randint(0,256,3) if len(img1.shape) == 3 else np.random.randint(0,256) # So the keypoint locs are stored as a tuple of floats. cv2.line(), like most other things, # wants locs as a tuple of ints. c = [255,255,255] end1 = tuple(np.round(kp1[m.queryIdx].pt).astype(int)) end2 = tuple(np.round(kp2[m.trainIdx].pt).astype(int) + np.array([img1.shape[1], 0])) cv2.line(new_img, end1, end2, c, thickness) cv2.circle(new_img, end1, r, c, thickness) cv2.circle(new_img, end2, r, c, thickness) plt.figure(figsize=(15,15)) plt.imshow(new_img) plt.show()

函数的输入参数包括：img1，kp1，img2，kp2，matches，以及连接线的颜色(color)。 函数首先根据输入的两张图片的大小创建一个新的图像，用于在其中绘制匹配关键点。然后将输入的两张图片分别放置在新图像的左侧和...

def adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class): if(flag_multi_class): img = img / 255 mask = mask[:,:,:,0] if(len(mask.shape) == 4) else mask[:,:,0] new_mask = np.zeros(mask.shape + (num_class,)) for i in range(num_class): #for one pixel in the image, find the class in mask and convert it into one-hot vector #index = np.where(mask == i) #index_mask = (index[0],index[1],index[2],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) if (len(mask.shape) == 4) else (index[0],index[1],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) #new_mask[index_mask] = 1 new_mask[mask == i,i] = 1 new_mask = np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0],new_mask.shape[1]*new_mask.shape[2],new_mask.shape[3])) if flag_multi_class else np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0]*new_mask.shape[1],new_mask.shape[2])) mask = new_mask elif(np.max(img) > 1): img = img / 255 mask = mask /255 mask[mask > 0.5] = 1 mask[mask <= 0.5] = 0 return (img,mask)

2. 如果图像数据和标签数据的像素值都大于1，则将它们都归一化到0到1之间。 3. 将标签数据中像素值大于0.5的部分设置为1，小于等于0.5的部分设置为0，以得到二分类标签数据。 最后，函数将处理后的图像数据和标签...

import numpy as np import cv2 def ComputeMinLevel(hist, pnum): index = np.add.accumulate(hist) return np.argwhere(index>pnum * 8.3 * 0.01)[0][0] def ComputeMaxLevel(hist, pnum): hist_0 = hist[::-1] Iter_sum = np.add.accumulate(hist_0) index = np.argwhere(Iter_sum > (pnum * 2.2 * 0.01))[0][0] return 255-index def LinearMap(minlevel, maxlevel): if (minlevel >= maxlevel): return [] else: index = np.array(list(range(256))) screenNum = np.where(index<minlevel,0,index) screenNum = np.where(screenNum> maxlevel,255,screenNum) for i in range(len(screenNum)): if screenNum[i]> 0 and screenNum[i] < 255: screenNum[i] = (i - minlevel) / (maxlevel - minlevel) * 255 return screenNum def CreateNewImg(img): h, w, d = img.shape newimg = np.zeros([h, w, d]) for i in range(d): imghist = np.bincount(img[:, :, i].reshape(1, -1)[0]) minlevel = ComputeMinLevel(imghist, h * w) maxlevel = ComputeMaxLevel(imghist, h * w) screenNum = LinearMap(minlevel, maxlevel) if (screenNum.size == 0): continue for j in range(h): newimg[j, :, i] = screenNum[img[j, :, i]] return newimg if __name__ == '__main__': img = cv2.imread('D:\shujuji\wu\\Image_20230225221250865.jpg') newimg = CreateNewImg(img) cv2.imshow('original_img', img) cv2.imshow('new_img', newimg / 200) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()修改调整图片大小

resized_img = cv2.resize(img, (400, int(img.shape[0]*400/img.shape[1]))) 其中，img是原始图像，resized_img是调整大小后的图像。您可以将其放置在CreateNewImg()函数后面，以获得调整大小后的图像。

def generate_arrays_from_file(lines,batch_size): n = len(lines) i = 0 while 1: X_train = [] Y_train = [] for _ in range(batch_size): if i==0: np.random.shuffle(lines) #-------------------------------------# # 读取输入图片并进行归一化和resize #-------------------------------------# name = lines[i].split(';')[0] img = Image.open("./dataset2/jpg/" + name) img = img.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.BICUBIC) img = np.array(img)/255 X_train.append(img) #-------------------------------------# # 读取标签图片并进行归一化和resize #-------------------------------------# name = lines[i].split(';')[1].split()[0] label = Image.open("./dataset2/png/" + name) label = label.resize((int(WIDTH/2),int(HEIGHT/2)), Image.NEAREST) if len(np.shape(label)) == 3: label = np.array(label)[:,:,0] label = np.reshape(np.array(label), [-1]) one_hot_label = np.eye(NCLASSES)[np.array(label, np.int32)] Y_train.append(one_hot_label) i = (i+1) % n yield (np.array(X_train), np.array(Y_train))

然后，使用 resize 方法将图片调整为指定的宽度和高度，并使用 Image.BICUBIC 进行插值。之后，将图片转换为 NumPy 数组，并进行归一化处理（除以 255）。最后，将处理后的图片添加到 X_train 列表中。 类似...

rom osgeo import gdal import copy import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm # read image def readTif(fileName): dataset = gdal.Open(fileName) if dataset == None: print(fileName + "文件无法打开") width = dataset.RasterXSize # 栅格矩阵的列数 height = dataset.RasterYSize # 栅格矩阵的行数 data = dataset.ReadAsArray(0, 0, width, height) return data, dataset # 保存tif文件函数 def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset

你可以使用 Lua 的 io 库来读取和写入文件。以下是一个简单的 Lua 脚本，可以将 lvmvm 文件转换为 txt 文件： lua -- 打开 lvmvm 文件 local f = io.open("input.lvmvm", "rb") -- 读取文件内容 ...

def etch(img,mask): h=img.shape[0] w=img.shape[1] etch_img=np.zeros((h,w),np.uint8) mask_len = mask.shape[0] center = round((mask_len-1)/2) for i in range(h-mask_len+1): for j in range(w-mask_len+1): # Write by yourself, 进行图像的腐蚀操作 return etch_img

if cv2.countNonZero(result) == mask.sum(): etch_img[i, j] = 255 return etch_img # 读入图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 自定义结构元素 mask = np....

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV，H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255） # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓，轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值，四个值为x, y, w, h， 其中x, y为左上角坐标，w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

"red": (0, 255, 255), "green": (85, 255, 128), "blue": (170, 255, 128) } 你好！我能够理解你正在询问的是如何使用HSV色彩空间来表示不同的颜色。例如，红色的HSV值为（0，255，255），绿色的HSV值为（85，255...

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

3. 将图像从 BGR 色彩空间转换为灰度色彩空间，使用 cv2.cvtColor() 函数实现。 4. 对灰度图像进行二值化处理，使用 cv2.threshold() 函数实现。 5. 对二值化图像进行形态学开运算操作，使用 cv2.morphologyEx...

class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=False, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop # 随机裁剪 self.random_flip = random_flip # 随机翻转 def len(self): return len(self.local_images) # 获取数据集的数量，对于类而言，len()函数是没有办法直接计算类的长度的，如果在类中没有定义__len__()方法 # 来指明程序到底该计算哪个属性的长度时，在终端我们必须采用len(对象.属性)才能得到我们想要的结果。 def getitem(self, idx): path = self.local_images[idx] with bf.BlobFile(path, "rb") as f: pil_image = Image.open(f) pil_image.load() pil_image = pil_image.convert("RGB") if self.random_crop: arr = random_crop_arr(pil_image, self.resolution) else: arr = center_crop_arr(pil_image, self.resolution) if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1] arr = arr.astype(np.float32) / 127.5 - 1 out_dict = {} if self.local_classes is not None: out_dict["y"] = np.array(self.local_classes[idx], dtype=np.int64) return np.transpose(arr, [2, 0, 1]), out_dict,如何调用其 getitem 方法

print("Input shape:", x.shape) # (3, 256, 256) print("Output:", y) # {'y': 0}，如果 ImageDataset 类中 self.local_classes 为 None，则输出为 {} 注意：getitem 方法返回的是一个元组，其中第一个元素...

帮我分析以下代码import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('/data/bigfiles/de091ac1-1335-47b3-82ca-077ec40a6a55.csv') x = data['V1'] y = data['V2'] X = np.array(list(zip(x,y))) # print(X) m = 2 EPS = 1e-7 def distance(X, centroid): return np.sqrt(np.sum((X-centroid)**2, axis=1)) sampleNumber = X.shape[0] # 样本数 classes = 3 U = np.random.rand(sampleNumber, classes) sumU = 1 / np.sum(U,axis=1) U = np.multiply(U.T,sumU) #np.multiply()数组对应位置相乘 U = U.T print(U) U_old = np.zeros((sampleNumber, classes)) while np.max(np.abs(U-U_old))>EPS: centroids = [] for i in range(classes): centroid = np.dot(U[:, i]**m, X) / (np.sum(U[:, i]**m)) centroids.append(centroid) U_old = U.copy() U = np.zeros((sampleNumber, classes)) for i in range(classes): for k in range(classes): U[:, i] += (distance(X, centroids[i]) / distance(X, centroids[k])) ** (2 / (m - 1)) U = 1 / U print(U) Uc = np.argmax(U,axis=1) centroids = np.array(centroids) c_x = centroids[:,0] c_y = centroids[:,1] plt.rcParams['figure.figsize'] = (16,9) for i in range(len(Uc)): plt.scatter(x[i],y[i],c=('green' if Uc[i]==0 else 'blue' if Uc[i]==1 else 'magenta'),alpha=0.5) plt.scatter(c_x,c_y,marker='*',c='black') plt.savefig("/data/workspace/myshixun/task/img/T1.png") a=Image.open("/data/workspace/myshixun/task/img/T1.png")

这段代码先导入了numpy、pandas和matplotlib.pyplot三个库，然后使用pandas库中的read_csv函数读取了一个csv文件，将数据存储到了一个名为data的DataFrame对象中。接下来通过data['V1']和data['V2']分别获取了data...

优化代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def logic_encrypt(im, x0, mu): xsize, ysize = im.shape # print(xsize, ysize) im = np.array(im).flatten() num = len(im) for i in range(100): x0 = mu * x0 * (1-x0) E = np.zeros(num) E[0] = x0 for i in range(0,num-1): E[i+1] = mu * E[i]* (1-E[i]) E = np.round(E*255).astype(np.uint8) im = np.bitwise_xor(E,im) im = im.reshape(xsize,ysize,-1) im = np.squeeze(im) im = Image.fromarray(im) return im img = cv2.imread('0.jpg',0) img = logic_encrypt(img,0.35,3) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) s = np.log(np.abs(fshift)) plt.imshow(s,'gray') plt.show()

2. 使用位运算代替 np.bitwise_xor()：在逻辑加密的部分，使用了 np.bitwise_xor() 进行位异或运算。你可以尝试使用位运算符 ^ 来替代，因为位运算通常比函数调用更高效。 3. 使用 in-place 操作：在逻辑加密的...

分析代码告诉我每一行，from PIL import Image import numpy as np #numpy只能算方阵 import scipy as SP #scipy可算非方阵 from scipy import linalg import random def treatment(ima): ima=ima.convert('L') #转化为灰度图像 #ima.imshow() im=np.array(ima) #转化为二维数组 for i in range(im.shape[0]):#转化为二值矩阵 for j in range(im.shape[1]): if im[i,j]==255: im[i,j]=0 else: im[i,j]=1 l0=len(im) l1=l0*l0 print(l1) #l2=np.random.randint(1,l1) #print(l2) np.random.seed(1) A= np.array(random.randint(0,2,size = [2,l1])) #print(A) b = np.array([[1], [0]]) #input() #求解矩阵Mi' pi_a = SP.linalg.pinv(A) s0 = pi_a.dot(b) s=np.array(s0) #x = np.linalg.solve(A, b) print(s) #for i in im: # print(i) # result2txt=str(i) #前面运行出的数据，先将其转为字符串才能写入 # with open('test.txt','a') as file_handle: # .txt可以不自己新建,代码会自动新建 # file_handle.write(result2txt) # 写入 # file_handle.write('\n') # 有时放在循环里面需要自动转行，不然会覆盖上一条数据 input() for i in range(s.shape[0]):#转化为图片 for j in range(s.shape[1]): if s[i,j]==0: s[i,j]=255 else: s[i,j]=0 new_im=Image.fromarray(s) new_im.show() ima=Image.open('test.png') #读入图像 im=treatment(ima) #调用图像处理函数

2. 定义了一个名为treatment的函数，该函数接受一个图像对象作为输入，将图像转换为灰度图像，然后将灰度图像转换为二维数组，并将像素值转换为0或1。接着，计算了数组的长度并生成一个随机矩阵A和向量b。然后使用...

请告诉我下列代码需要有什么库并且安装的命令是什么from PIL import Image import numpy as np #numpy只能算方阵 import scipy as SP #scipy可算非方阵 from scipy import linalg import random def treatment(ima): ima=ima.convert('L') #转化为灰度图像 #ima.imshow() im=np.array(ima) #转化为二维数组 for i in range(im.shape[0]):#转化为二值矩阵 for j in range(im.shape[1]): if im[i,j]==255: im[i,j]=0 else: im[i,j]=1 l0=len(im) l1=l0*l0 print(l1) #l2=np.random.randint(1,l1) #print(l2) np.random.seed(1) A= np.array(random.randint(0,2,size = [2,l1])) #print(A) b = np.array([[1], [0]]) #input() #求解矩阵Mi' pi_a = SP.linalg.pinv(A) s0 = pi_a.dot(b) s=np.array(s0) #x = np.linalg.solve(A, b) print(s) #for i in im: # print(i) # result2txt=str(i) #前面运行出的数据，先将其转为字符串才能写入 # with open('test.txt','a') as file_handle: # .txt可以不自己新建,代码会自动新建 # file_handle.write(result2txt) # 写入 # file_handle.write('\n') # 有时放在循环里面需要自动转行，不然会覆盖上一条数据 input() for i in range(s.shape[0]):#转化为图片 for j in range(s.shape[1]): if s[i,j]==0: s[i,j]=255 else: s[i,j]=0 new_im=Image.fromarray(s) new_im.show() ima=Image.open('test.png') #读入图像 im=treatment(ima) #调用图像处理函数

这段代码需要的库已经在代码中导入了，分别是PIL、numpy、scipy和random库。如果您的电脑上没有安装这些库，可以使用以下命令进行安装： pip install pillow pip install numpy pip install scipy ...

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