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 09:04:30 浏览: 184
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numpy np.newaxis 的实用分享

： 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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These two lines of code create arrays of evenly spaced values between 0 and the height/width of the image. The number of values in each array is determined by the corresponding dimension of the image ...

def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)这里的frustum可以可视化吗？

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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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles X, y = make_circles(100, factor=.1, noise=.1) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn') 仿照课件线性支持向量机的例题，对上述数据集，用高斯核函数非线性支持向量机进行分类，并绘制出决策边界和支持向量，效果图如下图。 提示：支持向量的获取

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cmap='autumn') plt.xlim(-1.5, 1.5) plt.ylim(-1.5, 1.5) # 生成网格数据用于绘制决策边界 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 1.5, 200), np.linspace(-1.5, 1.5,...
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Input : Input image Is; Image size W and H; Defect area ratio range sl and sh; Defect bright range bl and bh; shape ratio r1; blur ratio r2. Output: Defective image Ig. 1: while True do 2: xr←Rand(sl, sh)×W, yr←Rand (sl, sh)×H; 3: θ ←Uniform_sample(0, 2×pi); 4: cx←Rand(max(xr, yr), W-max(xr, yr)); 5: cy←Rand(max(xr, yr), H-max(xr, yr)); 6: contour←Gentratete_ellipse(cy, cx, yr, xr, θ); 7: if r1 < 0 then 8: Imask← Gentratete_mask(Rand(bl, bh), r2, Is, contour); 9: else 10: P1←Sample N points from contour; 11: P2←Adjust_contour_shape(P1, r1); 12: new_contour←Interpolate(P2); 13: Imask← Gentratete_mask(Rand(bl, bh), r2, Is, new_contour); 14: end 15: Ig← Add_img( Is, Imask); 16: return Ig. 17: end上面论文的算法流程转换成python代码

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,...

psnr = get_psnr(y, y_est)怎么调整维纳滤波中Kaiser窗的宽度

kernel_freq *= np.exp(-beta * np.linspace(-1, 1, kernel.shape[0]) ** 2) # Compute the filtered image img_freq = img_freq * kernel_freq img_filtered = np.fft.ifft2(img_freq).real # Compute the ...

result[:, w:] = image2[:h, :overlap_width] * weight + image2[:h, overlap_width:] * (1 - weight)为什么有错误

weight = np.linspace(0, 1, overlap_width) # 对weight进行广播以匹配image2的形状 weight = np.tile(weight, (h, 1)) # 将另一幅图像放置在画布上，进行加权融合 result[:, w:] = image2[:h, :overlap_width] * ...

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给定数据为sparse-view (SV) sinogram (sino_95_0.nii), 给出一个滤波反投影算法,python代码，输出尺寸为256*256

angles = np.linspace(0, 180, sino.shape[1], endpoint=False) for i, angle in enumerate(angles): print(f"Processing angle {i+1}/{len(angles)}") projection = sino[:, i] projection = filters.convolve1d...

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我想对位置为“"C:\Users\fred1\Desktop\101.jpg"”的图片进行球谐函数拟合，l=1、2、3、4，请你生成代码

theta = np.linspace(0, np.pi, num=resized_img.shape[1]) phi = np.arange(0, 2 * np.pi, 2 * np.pi / resized_img.shape[0]) radial = resized_img.ravel() coeffs = np.zeros((max_l + 1, max_l + 1)) for l in...

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x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 50), np.linspace(-3, 3, 50)) # 计算二元正态分布的概率密度函数 pos = np.empty(x.shape + (2,)) pos[:, :, 0] = x pos[:, :, 1] = y z = np.exp(-0.5 * np.sum((np.dot...

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plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.RdBu, edgecolor="black") xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 1000), np.linspace(-1, 1.5, 1000)) Z = pipeline.predict(np.c_[xx.ravel(), yy....

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