~mask[..., np.newaxis]是什么意思
时间: 2023-05-25 15:04:51 浏览: 70
~mask[..., np.newaxis]是一种将mask数组的维度扩展到新的轴的操作。其中,np.newaxis是一个特殊的常量,它表示将数组增加一个新的轴,相当于在原有的维度上增加了一个长度为1的新维度。而[...]是Python中的切片语法,表示选择整个数组。
因此,~mask[..., np.newaxis]的作用是在mask数组的末尾增加了一个新的维度,使得其可以与其他具有相同维度的数组进行广播运算。在这个新维度上,数组的值为0或1,表示原数组中对应位置是否为真。而~运算符则表示按位取反运算,将原数组中所有的1变为0,所有的0变为1。
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im_mask = im_mask[..., np.newaxis]是什么意思
im_mask[..., np.newaxis]是用于改变Numpy数组的维度的操作。它将im_mask数组的维度在最后添加了一个新的维度。这样做的效果是将原来的二维数组(或者更高维度的数组)转变为三维数组。
具体来说,im_mask[..., np.newaxis]的操作等价于im_mask[:, :, np.newaxis],表示在im_mask数组的最后一个维度上添加了一个新的维度。这个新的维度大小为1,即表示这个数组中每个元素都是一个单独的通道。
这样的操作通常用于将二维的掩码数组转换为三维的掩码数组,以适应某些模型或算法对输入数据的要求。
解释代码意思img = img*mask2[:, :, np.newaxis]
这行代码的作用是将二维的掩码数组(mask2)转换为三维数组,并将其与三维的图像数组(img)进行逐元素相乘操作。
具体来说,mask2[:, :, np.newaxis]的结果是将二维的掩码数组(mask2)在第三个维度上扩展为一个长度为1的新维度,因此其形状变为(m, n, 1)。
然后,img和mask2[:, :, np.newaxis]进行逐元素相乘,即将img的每个元素与mask2的对应元素相乘,得到的结果是一个形状与img相同的三维数组。这个数组的第三个维度与mask2的新维度一样,都是1,因此相当于将mask2的值应用到了img的每个通道上,从而实现了掩码操作。