thresh1 = np.percentile(np.abs(log1), 100) 什么意思

这段代码的意思是，计算一个数组log1中绝对值的第100个百分位数，并将其赋值给thresh1。百分位数是将数据从小到大排序后，按照百分比划分出的位置，例如第25个百分位数表示有25%的数据小于等于它。所以np.percentile(np.abs(log1), 100)表示log1数组的绝对值最大的数。

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thresh_left = 200 thresh_right = img.shape[1] - 200 thresh_top = 100 thresh_botton = img.shape[0] - 100 mask = np.zeros(img.shape,img.dtype) mask[thresh_top:thresh_botton,thresh_left:thresh_right] = 1 thresh[mask ==0] =0

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是创建一个掩膜（mask），其中图像的中心部分被保留下来，而其余部分被遮盖（设置为0）。具体地说，这段代码会对输入的图像进行裁剪，并将裁剪后的图像中心保留下来，其余部分被遮盖为0。裁剪的区域由阈值（thresh）和阈值范围（thresh_left、thresh_right、thresh_top、thresh_botton）来决定。

def focusPsf(psf, thresh): x = np.linspace(0, 1, psf.shape[0]) y = np.linspace(0, 1, psf.shape[1]) col, row = np.meshgrid(x, y) # Don't have to normalize as psf should already be normalized cen_row = np.uint8(np.sum(row * psf)) cen_col = np.uint8(np.sum(col * psf)) temp_sum = 0 radius = 0 psf /= np.sum(psf) while temp_sum < thresh: radius += 1 return_psf = psf[cen_row-radius:cen_row+radius+1, cen_col-radius:cen_col+radius+1] temp_sum = np.sum(return_psf) #print(temp_sum) #print(radius, temp_sum) return return_psf, cen_row, cen_col

这是一个用于对点扩散函数（PSF）进行处理的函数。它的输入是一个PSF和一个阈值，输出是一个在阈值条件下聚焦于PSF中心的PSF，以及PSF中心点的行和列坐标。

该函数的实现过程如下：

- 首先，通过np.linspace()函数生成了x和y轴的网格点col和row。
- 然后，通过np.sum()函数计算了PSF的中心点的行和列坐标。
- 接着，将PSF除以其总和，以归一化PSF。
- 然后，使用while循环计算半径，直到PSF的总和大于等于阈值。
- 最后，返回在阈值条件下聚焦于PSF中心的PSF以及PSF中心点的行和列坐标。

需要注意的是，该函数中的np.uint8()函数将浮点数转换为无符号8位整数，这可能会导致精度损失。