im_array = np.array(im) # print(im_array) [m, n] = im_array.shape

这段代码的意思是将一个图像数据转换成一个NumPy数组。其中，im是一个图像数据，np.array()是NumPy库中的一个函数，用于将数据转换成NumPy数组。最终，im_array就是一个NumPy数组，可以用于进行各种数学计算和图像处理操作。

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from PIL import Image import numpy as np im = np.array(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')) print(im.shape, im.dtype) im1 = 255-im im2 = (100/255)*im+150 im3 = 255*(im1/255)**2 pil_im = Image.fromarray(np.uint(im3)) pil_im.show() from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L')).astype('float') # 获取灰度图的像素矩阵 depth = 10. # 立体化，深度值，取值(0-100) grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度 grad_x, grad_y = grad # 分别取图像横纵方向灰度值的梯度值 grad_x = grad_x * depth / 100. # 将横纵灰度值的梯度值归一化 grad_y = grad_y * depth / 100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) # 继续归一化 uni_x = grad_x / A # x，y，z表示图像平面的单位法向量在三个轴上的投影 uni_y = grad_y / A uni_z = 1 / A vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度 vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度 dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x轴的影响因子 dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y轴的影响因子 dz = np.sin(vec_el) # 光源对z轴的影响因子 b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 将各方向的梯度分别乘上虚拟光源对各方向的影响因子，将梯度还原成灰度 b = b.clip(0, 255) # 舍弃溢出的灰度值 hm = Image.fromarray(b.astype('uint8')) hm.save('D:\\2.jpg')

这段代码使用了Python的PIL库和numpy库，实现了对一张灰度图像进行立体化处理，并添加了虚拟光源效果，最终输出处理后的图像。具体实现步骤如下：

1. 导入需要的库：from PIL import Image import numpy as np

2. 读取图像并转换为灰度图像：im = np.array(Image.open("C:/Users\汤健\Pictures\艾伦.jpg").convert('L'))

3. 对图像进行一些处理，如反色、亮度调整等：im1 = 255-im im2 = (100/255)*im+150 im3 = 255*(im1/255)**2

4. 将处理后的图像转换为PIL图像对象并显示出来：pil_im = Image.fromarray(np.uint(im3)) pil_im.show()

5.

rom osgeo import gdal import copy import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm # read image def readTif(fileName): dataset = gdal.Open(fileName) if dataset == None: print(fileName + "文件无法打开") width = dataset.RasterXSize # 栅格矩阵的列数 height = dataset.RasterYSize # 栅格矩阵的行数 data = dataset.ReadAsArray(0, 0, width, height) return data, dataset # 保存tif文件函数 def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset

你可以使用 Lua 的 io 库来读取和写入文件。以下是一个简单的 Lua 脚本，可以将 lvmvm 文件转换为 txt 文件：

-- 打开 lvmvm 文件
local f = io.open("input.lvmvm", "rb")

-- 读取文件内容
local content = f:read("*all")

-- 关闭文件
f:close()

-- 将 lvmvm 文件内容写入 txt 文件
local f = io.open("output.txt", "w")
f:write(content)
f:close()

请将 "input.lvmvm" 替换为你要转换的 lvmvm 文件的路径，将 "output.txt" 替换为你要输出的 txt 文件的路径。