for m in range(-int(dim/2),-int(dim/2)+int(dim)): for n in range(-int(dim / 2), -int(dim / 2) + int(dim)):

时间: 2024-05-25 12:10:50 浏览: 94
这段代码中,使用了两个循环语句,分别是for m in range()和for n in range(),用于遍历二维矩阵中的每个元素。其中,range()函数表示从起始值到终止值的一个序列。在这里,起始值为负数的一半,终止值为负数的一半加上矩阵的维度,这样就可以遍历整个矩阵。在循环体内部,可以对每个元素进行相应的操作。
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if size(im.shape)==3: for i in range(int(dim/2),w-int(dim/2)): for j in range(int(dim/2),h-int(dim/2)): for m in range(-int(dim/2),-int(dim/2)+int(dim)): for n in range(-int(dim / 2), -int(dim / 2) + int(dim)): b.append(im[i+m,j+n,0]) g.append(im[i+m,j+n,1]) r.append(im[i+m,j+n,2]) img[i,j,0]=sum(np.multiply(np.array(a),np.array(b)))/A img[i, j, 1] =sum(np.multiply(np.array(a),np.array(g)))/A img[i, j, 2] =sum(np.multiply(np.array(a),np.array(r)))/A b=[];g=[];r=[] else: for i in range(int(dim/2),w-int(dim/2)): for j in range(int(dim/2),h-int(dim/2)): for m in range(-int(dim/2),-int(dim/2)+int(dim)): for n in range(-int(dim / 2), -int(dim / 2) + int(dim)): b.append(im[i+m,j+n]) img[i,j]=sum(np.multiply(np.array(a),np.array(b)))/A b=[] return img 改成只对灰度图像处理的代码

if len(im.shape)==2: for i in range(int(dim/2),w-int(dim/2)): for j in range(int(dim/2),h-int(dim/2)): for m in range(-int(dim/2),-int(dim/2)+int(dim)): for n in range(-int(dim / 2), -int(dim / 2) + int(dim)): b.append(im[i+m,j+n]) img[i,j]=sum(np.multiply(np.array(a),np.array(b)))/A b=[] return img

分析for i in range(int(dim/2), im.shape[0] - int(dim/2)): for j in range(int(dim2/2), im.shape[1] - int(dim2/2)): for a in range(-int(dim/2), -int(dim/2)+dim): for b in range(-int(dim2/2), -int(dim2/2)+dim2): sigema = sigema + img[i + a, j + b] #对于滤波范围内求和,从左到右,从上到下扫 if(flag): im[i, j] = sigema / (dim*dim2) else: im[i,j]=min(sigema,255) #归一化则与均值滤波一致,不归一化的话超过255用255表示 sigema = 0 #滤波移动 return im

这段代码是实现方框滤波器的核心部分。它使用了四个嵌套的循环来遍历图像中的每个像素,并计算滤波范围内的像素值之和。 具体分析如下: 1. 外层两个循环`for i in range(int(dim/2), im.shape[0] - int(dim/2))`和`for j in range(int(dim2/2), im.shape[1] - int(dim2/2))`用于遍历图像中的每个像素位置。 2. 中间两个循环`for a in range(-int(dim/2), -int(dim/2)+dim)`和`for b in range(-int(dim2/2), -int(dim2/2)+dim2)`用于遍历滤波范围内的像素位置。 3. 在内部的循环中,通过`sigema = sigema + img[i + a, j + b]`将滤波范围内的像素值累加到变量`sigeam`中。 4. 根据输入的归一化标志,通过判断语句`if(flag)`来决定是否进行归一化处理。 - 如果归一化,则将滤波范围内的像素值之和除以滤波器的大小,并将结果赋值给输出图像的对应位置`(im[i, j])`。 - 如果不归一化,则将滤波范围内的像素值之和与255取最小值,并将结果赋值给输出图像的对应位置`(im[i, j])`。这样做是为了确保不会超过像素值的上限255。 5. 在每次完成对滤波范围内像素的求和后,将`sigeam`重置为0,以便进行下一次滤波移动。 6. 最后,返回滤波后的图像。 总体来说,这段代码通过嵌套循环实现了方框滤波器的计算过程,并根据归一化标志选择是否进行归一化处理。
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逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

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