import cv2 def save_image(img, path, nrow=10, padding=5): N,C,W,H = img.shape if (N%nrow!=0): print("N%nrow!=0") return ncol=int(N/nrow) img_all = [] for i in range(ncol): img_ = [] for j in range(nrow): img_.append(img[i*nrow+j]) img_.append(np.zeros((C,W,padding))) img_all.append(np.concatenate(img_, 2)) img_all.append(np.zeros((C,padding,img_all[0].shape[2]))) img = np.concatenate(img_all, 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,padding,img.shape[2])), img], 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,img.shape[1],padding)), img], 2) min_=img.min() max_=img.max() img=(img-min_)/(max_-min_)*255 img=img.transpose((1,2,0)) if C==3: img = img[:,:,::-1] cv2.imwrite(path,img)

这段代码是一个保存图像的函数，使用 OpenCV 库中的 `cv2.imwrite()` 函数将图像 `img` 保存到指定的路径 `path`。在保存之前，函数会对图像进行一系列的处理。

首先，函数会获取图像的形状信息（N,C,W,H），其中 N 表示图像数量，C 表示通道数，W 和 H 分别表示图像的宽度和高度。

接下来，函数会检查 N 是否能被 nrow 整除，如果不能整除，则会打印 "N%nrow!=0" 的提示信息，并返回。

然后，函数会计算 ncol，表示每行显示的图像数量。

接下来，函数会创建一个空列表 img_all，用于存储拼接后的图像。

然后，函数会通过两层循环遍历图像，将每个图像添加到 img_ 列表中，并在每个图像之间插入一个大小为 (C,W,padding) 的全零数组。

接着，函数会将 img_ 列表中的图像进行拼接，得到一个拼接后的图像，并将其添加到 img_all 列表中。同时，在每个拼接后的图像之间插入一个大小为 (C,padding,img_all[0].shape[2]) 的全零数组。

然后，函数会将 img_all 中所有拼接后的图像按照水平方向进行拼接，得到最终的大图像 img。

接下来，函数会在大图像的左侧和顶部分别添加一段大小为 (C,padding,img.shape[2]) 和 (C,img.shape[1],padding) 的全零数组，用于增加边缘的间距。

然后，函数会对图像进行归一化处理，将像素值限制在 0 到 255 之间。

最后，函数会将图像的通道顺序从 (1,2,0) 转换为 (0,1,2)。如果图像的通道数为 3，则会将通道顺序反转。

最后，函数会使用 `cv2.imwrite()` 函数将处理后的图像保存到指定的路径。