1, a2, a3 = Img.shape Img = np.tile(Img, (3, 1, 1, 1))

时间: 2023-10-06 21:07:30 浏览: 57
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Cesium20330404-1.104

这段代码的作用是将图像 `Img` 沿着第 0 维复制 3 次，即将原本的单通道图像复制成了 3 通道的图像。同时，将图像的维度从 `(a1, a2, a3)` 变成了 `(3, a2, a3, a4)`。其中，`a1` 表示图像的数量，`a2` 和 `a3` 分别表示图像的高度和宽度，`a4` 表示图像的通道数。因此，经过这段代码处理后，`Img` 变成了一个包含 `a1` 张 3 通道图像的四维数组。
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responsehxw = tf.tile(response3x3,[h//3,w//3,1]) # PyTorch 代码 responsehxw = response3x3.repeat(h // 3, w // 3, 1) 5. 将 tf.reduce_sum 方法替换为 torch.sum() 方法： python # TensorFlow ...

Img = np.transpose(np.tile(np.transpose(Img, (1,2,0)), (1,1,3)), (2,0,1))

具体来说，代码中的np.transpose函数用于对Img进行轴交换，将其维度从(0,1,2)变为(1,2,0)，然后使用np.tile函数对轴0进行复制，使其变为3个通道，最后再次调用np.transpose函数，将维度顺序从(1,2,0)变为(2,0,1)。...

def load_img(img_path): out_np = np.asarray(Image.open(img_path)) if(out_np.ndim==2): out_np = np.tile(out_np[:,:,None],3) return out_np def resize_img(img, HW=(256,256), resample=3): return np.asarray(Image.fromarray(img).resize((HW[1],HW[0]), resample=resample))

这段代码实现了两个函数，一个是load_img，一个是resize_img。load_img函数用于读取图片，并将其转换为numpy数组；如果图片是灰度图像，则将其转换为RGB三通道图像。resize_img函数用于将图片按照指定的尺寸...

对以下代码进行注解 def tiled_conv_layer(input_img, tiling_factor, tile_size, kernel_size, name='tiling_conv', regularizer=None, nonneg=False): dims = input_img.get_shape().as_list() with tf.variable_scope(name): kernel_lists = [[tf.get_variable('kernel_%d%d'%(i,j), shape=(kernel_size, kernel_size, 1, 1), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) for i in range(tiling_factor)] for j in range(tiling_factor)] pad_one, pad_two = np.ceil((tile_size - kernel_size)/2).astype(np.uint32), np.floor((tile_size - kernel_size)//2).astype(np.uint32) kernels_pad = [[tf.pad(kernel, [[pad_one, pad_two], [pad_one, pad_two], [0,0], [0,0]]) for kernel in kernels] for kernels in kernel_lists] #[tf.summary.image('kernel_%d%d'%(i,j), tf.transpose(kernel, [2,0,1,3])) for j, kernel_list in enumerate(kernels_pad) for i, kernel in enumerate(kernel_list) ] psf = tf.concat([tf.concat(kernel_list, axis=0) for kernel_list in kernels_pad], axis=1) if regularizer is not None: tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, weights_list=[tf.transpose(psf, [2,0,1,3])]) if nonneg: psf = tf.abs(psf) tf.summary.image("tiled_psf", tf.expand_dims(tf.squeeze(psf, -1), 0)) img_pad = np.ceil(tile_size * tiling_factor / 2).astype(np.uint32) input_img_pad = tf.pad(input_img, [[0,0],[img_pad,img_pad],[img_pad,img_pad],[0,0]]) output_img = fft_conv2d(input_img, psf) #output_img = tf.slice(output_img, [0,img_pad,img_pad,0], [-1,dims[1],dims[2],-1]) return output_img

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接下来的代码使用了numpy库创建了一个名为block_ele的数组，该数组包含了5个元素，分别为N_pad，(L_img-N_pad)/4，(L_img-N_pad)/2，(L_img-N_pad)*3/4，(L_img - N_pad - 1)。接下来的两行代码分别使用numpy的tile...

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