x = np.linspace(0, image_shape[0], image_shape[1]) y = np.linspace(0, image_shape[1], image_shape[0])作用

时间: 2024-01-19 20:04:30 浏览: 196
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python库skimage给灰度图像染色的方法示例

： 这段代码的作用是生成一个网格，其中x轴和y轴分别被分成了image_shape[1]和image_shape[0]个均匀的间隔，然后返回这个网格。 具体来说，np.linspace()函数会生成一个一维的数组，其元素值是在指定的起点和终点之间均匀分布的。在这里，x和y分别是一维数组，分别代表了横轴和纵轴上的坐标值。在图像处理中，这个网格通常被用来进行坐标变换、像素插值、图像配准等操作。
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ax.scatter(frustum_np[:, :, :, 0].flatten(), frustum_np[:, :, :, 1].flatten(), frustum_np[:, :, :, 2].flatten(), s=1) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('depth') ...

def main(): src_dir='./data/' save_dir = './data/train' src_dir_test='./data/test' save_dir_test = './data/test' filepaths = glob.glob(src_dir + '/*.jpg') filepaths_test = glob.glob(src_dir_test + '/*.jpg') def sortKeyFunc(s): return int(os.path.basename(s)[:-4]) filepaths_test.sort(key=sortKeyFunc) filepaths.sort(key=sortKeyFunc) print("[*] Reading train files...") if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) os.mkdir(save_dir_test) os.mkdir('./data/train/noisy') os.mkdir('./data/train/original') os.mkdir('./data/test/noisy') os.mkdir('./data/test/original') print("[*] Applying noise...") sig = np.linspace(0,50,len(filepaths)) np.random.shuffle(sig) sig_test = np.linspace(0,50,len(filepaths_test)) np.random.shuffle(sig_test) for i in xrange(len(filepaths)): image = cv2.imread(filepaths[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "noisy/%04d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir, "original/%04d.png" %i), image) for i in xrange(len(filepaths_test)): image = cv2.imread(filepaths_test[i]) image = cv2.resize(image,(180,180), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) row,col,ch = image.shape mean = 0 sigma = sig[i] gauss = np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch)) gauss = gauss.reshape(row,col,ch) noisy = image + gauss noisy = np.clip(noisy, 0, 255) noisy = noisy.astype('uint8') cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "noisy/%d.png" %i), noisy) cv2.imwrite(os.path.join(save_dir_test, "original/%d.png" %i), image) print("[*] Noisy and original images saved") if __name__ == "__main__": main()

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mask = cv2.GaussianBlur(mask, (0, 0), blur_ratio*image.shape[1]) mask = np.clip(mask * brightness, 0, 255) mask = np.uint8(mask) return mask def add_image(image, mask): mask = cv2.cvtColor(mask,...

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