print("The projected data Z has a size of:",Z2.shape)

时间: 2023-08-31 17:24:39 浏览: 45
### 回答1: 这行代码是在Python中用print函数输出一个字符串和变量Z2的形状(size)。其中,Z2很可能是一个numpy数组或者张量,形状是一个元组(tuple),元组中的每个元素代表该维度上的长度。输出结果类似于"The projected data Z has a size of: (10, 20, 30)",表示Z2的形状为(10, 20, 30)。 ### 回答2: print("The projected data Z has a size of:", Z2.shape) 这段代码的作用是打印出变量Z2的维度大小。 shape是numpy中的一个属性,用来获取多维数组的维度大小。Z2是一个多维数组,通过Z2.shape可以获取Z2的维度。在上述代码中,我们打印出了Z2的维度大小。 具体来说,Z2.shape返回一个元组,包含Z2数组在每个维度上的大小。对于二维数组来说,元组中有两个元素,分别表示行数和列数。如果Z2是一个三维数组,返回的元组中有三个元素,分别表示深度、行数和列数。 通过打印Z2.shape,我们可以了解到Z2数组的维度大小。这对于数据处理和分析很重要,我们可以根据Z2的维度大小来确定下一步的操作和计算。 ### 回答3: print("The projected data Z has a size of:", Z2.shape)是一个Python中的代码行,用于打印输出信息。其中,Z2是一个数组或矩阵对象的名称。shape属性用于获取这个数组或矩阵对象的维度大小。 假设Z2是一个2维数组或矩阵,那么Z2.shape将返回一个包含两个元素的元组,表示它的维度大小。比如,如果Z2的维度是(3, 5),则Z2.shape会返回(3, 5)。 在这个情况下,代码print("The projected data Z has a size of:", Z2.shape)的目的是打印输出一条信息,显示Z的投影数据的大小。具体的输出信息会根据Z2的维度大小而有所不同。 总而言之,这段代码的作用是在屏幕上打印出一段信息,告知Z的投影数据的大小。

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这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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