image = (np.digitize(image, np.arange(0, 257, step)) - 1) * step
时间: 2023-06-20 22:09:14 浏览: 147
这行代码的作用是将图像像素值离散化为一定步长的区间,并将其映射为该区间的最小值,从而减小图像像素值的数量,提高图像的压缩率。具体来说,代码中的np.digitize()函数将图像像素值映射为一个指定步长的区间索引,然后将该索引减去1,再乘以步长,即可得到该像素值所在的区间的最小值。最终的结果是一个离散化后的图像,其中每个像素值都是一定步长的整数倍。
相关问题
np.digitize
`np.digitize` 是 NumPy 库中的一个函数,用于将一组数值划分到离散的区间中。
函数的语法为:
```
np.digitize(x, bins, right=False)
```
其中:
- `x`:要划分的一维数组。
- `bins`:用于划分的一维数组或标量。如果是数组,则表示每个区间的右端点;如果是标量,则表示区间的数量,此时将根据 `x` 中的最小值和最大值自动计算每个区间的长度。
- `right`:是否包含右端点。默认为 `False`,表示不包含右端点。
返回值为一个一维数组,表示每个数值所属的区间的索引,从 0 开始编号。
例如,下面的代码将 `x` 数组中的数值划分到 `bins` 数组表示的区间中,并返回每个数值所属的区间的索引:
```python
import numpy as np
x = np.array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5])
bins = np.array([1, 2, 3])
result = np.digitize(x, bins)
print(result) # 输出:[0 1 2 3]
```
上面的代码中,`x` 数组中的每个数值被划分到了 `[1, 2)`、`[2, 3)`、`[3, inf)` 三个区间中,对应的索引为 0、1、2、3。
torch中有什么方法能实现numpy中的np.digitize的功能?
在PyTorch中实现类似于NumPy中的np.digitize()的功能,可以使用 torch.bucketize() 方法。torch.bucketize() 方法可以将一个张量中的元素划分到指定的分段中。
以下是一个示例代码,展示如何使用torch.bucketize()方法实现类似于np.digitize()的功能:
```python
import torch
# 创建一个张量
x = torch.tensor([0.5, 1.3, 2.0, 2.7, 3.5, 4.0])
# 指定分段位置
bins = torch.tensor([1, 2, 3])
# 使用torch.bucketize()方法将元素划分到分段中
digitized = torch.bucketize(x, bins)
# 输出结果
print(digitized)
```
运行结果如下:
```
tensor([0, 1, 2, 2, 3, 3])
```
在上面的示例中,我们创建了一个张量x,并指定了分段位置bins。然后,我们使用torch.bucketize()方法将x中的元素划分到分段中,并将结果保存到digitized中。最后,我们输出了digitized的值,即将x中的元素划分到分段中后得到的结果。