corrected_img = img.gather(2, yy2, 3, xx2)讲解一下这句代码

时间: 2024-05-23 17:10:08 浏览: 8
这句代码是在进行图片处理时使用的,使用了 Pytorch 中的 gather 函数,意思是根据特定的索引(yy2和xx2),从原图像(img)中获取特定位置的像素,将这些像素存入一个新的张量(corrected_img)中。其中,2和3表示在通道维度和空间维度上进行索引,可以理解为按照 (y坐标, x坐标) 的坐标对应关系,从原图像中挑选出对应位置上的像素信息。
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def load_data(): global feature global label global feature_full global label_full feature=[] label=[] feature_full=[] label_full=[] file_path ='kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs' with (open(file_path,'r')) as data_from: csv_reader=csv.reader(data_from) for i in csv_reader: # print i label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[int(i[41])]=1 label.append(label_list),报错IndexError: list index out of range,怎么改

这个错误是因为在处理数据的过程中,某个列表的索引超出了其范围。根据你提供的代码,这个错误可能是由于以下原因引起的: 1. 数据文件的某些行不是完整的,或者其中一些行的列数小于36或41。 2. 数据文件的格式可能不正确,导致程序无法正确解析数据。 你可以尝试使用 try-except 语句来捕获这个错误,例如: ``` try: # your code here except IndexError: print("IndexError: list index out of range") ``` 此外,你还可以在读取数据的时候增加一些判断来避免这个错误的发生,例如: ``` for i in csv_reader: if len(i) < 42: continue label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[int(i[41])]=1 label.append(label_list) ``` 这段代码会跳过长度小于42的行,以避免出现索引越界的问题。

from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter # 打开图像文件 img = Image.open('example.jpg') # 创建一个色调增强对象 enhancer = ImageEnhance.Color(img) # 将图像色调增强50% img_color_corrected = enhancer.enhance(0.5) # 创建一个色彩平衡对象 balance = ImageEnhance.Color(img_color_corrected) # 将图像的红色通道增强20% img_warm = balance.enhance(1.2, (1,0,0)) # 将图像的蓝色通道增强20% img_cool = balance.enhance(1.2, (0,0,1)) # 保存图像 img_warm.save('example_warm.jpg') img_cool.save('example_cool.jpg')

这段代码中,第一次调用 `enhance()` 方法时,传递了一个参数 `0.5`。而第二次调用 `enhance()` 方法时,传递了两个参数 `1.2` 和 `(1,0,0)`。这就导致了出现你提到的错误。因为 `enhance()` 方法只需要两个参数,而你却传递了三个参数。 如果你想同时调整多个通道的话,可以将需要调整的通道的增强程度作为一个元组传递给 `enhance()` 方法的第二个参数。例如,如果你想增强红色通道和绿色通道,而不增强蓝色通道,可以这样调用 `enhance()` 方法: ```python img_warm = balance.enhance(1.2, (1.2,1.2,1.0)) ``` 这样就可以同时增强红色和绿色通道,而不影响蓝色通道了。

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import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

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