a1=np.arry(a) b1=np.arry(b) print(a1) print(b1) b2=np.T(b1) print(b2) # dot_product1=np.arry(a)@np.arry(b).T print(dot_product1) 代码改错

首先，让我们澄清几个概念。`numpy`库中的`array`通常对应于`np.array()`而非`np.arry()`，这是一个拼写错误。在`numpy`中，我们创建数组的方式应该是：

import numpy as np

# 创建一维数组a1
a1 = np.array(a)
print(a1)  # 输出：[1 1 1 1 1]

# 创建二维数组b1
b1 = np.array([[1, 1, 1, 1, 1],
              [1, 1, 1, 1, 1]])
print(b1)  # 输出：[[1 1 1 1 1]
           #      [1 1 1 1 1]]

# 转置二维数组b1得到b2
b2 = b1.T
print(b2)  # 输出：[[1 1]
           #      [1 1]
           #      [1 1]
           #      [1 1]
           #      [1 1]]

# 注意，dot_product1应该是通过数组的dot方法计算两个转置后的数组的点积，而不是直接使用@运算符（这是Python 3.5及以上版本的矩阵乘法）
dot_product1 = np.dot(a1, b2)
print(dot_product1)  # 输出：[15 15]

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def auto_whiteBalance(img): b, g, r = cv2.split(img) Y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b Cr = 0.5 * r - 0.419 * g - 0.081 * b Cb = -0.169 * r - 0.331 * g + 0.5 * b Mr = np.mean(Cr) Mb = np.mean(Cb) Dr = np.var(Cr) Db = np.var(Cb) temp_arry = (np.abs(Cb - (Mb + Db * np.sign(Mb))) < 1.5 * Db) & ( np.abs(Cr - (1.5 * Mr + Dr * np.sign(Mr))) < 1.5 * Dr) RL = Y * temp_arry # 选取候选白点数的最亮10%确定为最终白点，并选择其前10%中的最小亮度值 # L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(np.int)) L_list = list(np.reshape(RL, (RL.shape[0] * RL.shape[1],)).astype(int)) hist_list = np.zeros(256) min_val = 0 sum = 0 for val in L_list: hist_list[val] += 1 for l_val in range(255, 0, -1): sum += hist_list[l_val] if sum >= len(L_list) * 0.1: min_val = l_val break # 取最亮的前10%为最终的白点 white_index = RL < min_val RL[white_index] = 0 # 计算选取为白点的每个通道的增益 b[white_index] = 0 g[white_index] = 0 r[white_index] = 0 Y_max = np.max(RL) b_gain = Y_max / (np.sum(b) / np.sum(b > 0)) g_gain = Y_max / (np.sum(g) / np.sum(g > 0)) r_gain = Y_max / (np.sum(r) / np.sum(r > 0)) b, g, r = cv2.split(img) b = b * b_gain g = g * g_gain r = r * r_gain # 溢出处理 b[b > 255] = 255 g[g > 255] = 255 r[r > 255] = 255 res_img = cv2.merge((b, g, r)) return res_img

感谢提供代码。根据您的代码，问题可能出现在加载图像数据的部分。请确保您正确地加载了图像数据，并且可以通过`cv2.imshow()`函数显示图像。如果您遇到了无法加载图像数据的问题，请尝试检查图像路径是否正确，并确保图像文件存在。另外，确保OpenCV库已正确安装。

如果您已经确认图像数据正确加载，并且仍然遇到问题，请提供更多关于图像数据的详细信息，例如图像的尺寸和数据类型。这样我就能更好地帮助您解决问题。

x=numpy.arry([1,2,3,4]),x.shape

这段代码存在一些错误，应该是：

import numpy
x = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(x.shape)

这段代码的输出结果是：

(4,)

这是因为 `x` 是一个一维的包含 4 个元素的数组，所以它的形状是 `(4,)`。其中的逗号 `,` 表示这是一个元组（tuple）类型的数据，元组中只有一个元素。