if size(im.shape)==3: for i in range(int(dim/2),w-int(dim/2)): for j in range(int(dim/2),h-int(dim/2)): for m in range(-int(dim/2),-int(dim/2)+int(dim)): for n in range(-int(dim / 2), -int(dim / 2) + int(dim)): b.append(im[i+m,j+n,0]) g.append(im[i+m,j+n,1]) r.append(im[i+m,j+n,2]) img[i,j,0]=sum(np.multiply(np.array(a),np.array(b)))/A img[i, j, 1] =sum(np.multiply(np.array(a),np.array(g)))/A img[i, j, 2] =sum(np.multiply(np.array(a),np.array(r)))/A b=[];g=[];r=[] else: for i in range(int(dim/2),w-int(dim/2)): for j in range(int(dim/2),h-int(dim/2)): for m in range(-int(dim/2),-int(dim/2)+int(dim)): for n in range(-int(dim / 2), -int(dim / 2) + int(dim)): b.append(im[i+m,j+n]) img[i,j]=sum(np.multiply(np.array(a),np.array(b)))/A b=[] return img 改成只对灰度图像处理的代码
时间: 2024-04-27 11:24:52 浏览: 23
if len(im.shape)==2:
for i in range(int(dim/2),w-int(dim/2)):
for j in range(int(dim/2),h-int(dim/2)):
for m in range(-int(dim/2),-int(dim/2)+int(dim)):
for n in range(-int(dim / 2), -int(dim / 2) + int(dim)):
b.append(im[i+m,j+n])
img[i,j]=sum(np.multiply(np.array(a),np.array(b)))/A
b=[]
return img
相关问题
for i in range(im.shape[0]): for j in range(im.shape[1]):
这段代码看起来是在遍历一个二维数组(或者矩阵)im 中的每一个元素。第一个 for 循环是在遍历行,第二个 for 循环是在遍历列。可以通过 im.shape 来获取数组的形状,im.shape[0] 表示行数,im.shape[1] 表示列数。在遍历过程中,可以通过 i 和 j 来访问每一个元素,比如 im[i][j]。
分析for i in range(int(dim/2), im.shape[0] - int(dim/2)): for j in range(int(dim2/2), im.shape[1] - int(dim2/2)): for a in range(-int(dim/2), -int(dim/2)+dim): for b in range(-int(dim2/2), -int(dim2/2)+dim2): sigema = sigema + img[i + a, j + b] #对于滤波范围内求和,从左到右,从上到下扫 if(flag): im[i, j] = sigema / (dim*dim2) else: im[i,j]=min(sigema,255) #归一化则与均值滤波一致,不归一化的话超过255用255表示 sigema = 0 #滤波移动 return im
这段代码是实现方框滤波器的核心部分。它使用了四个嵌套的循环来遍历图像中的每个像素,并计算滤波范围内的像素值之和。
具体分析如下:
1. 外层两个循环`for i in range(int(dim/2), im.shape[0] - int(dim/2))`和`for j in range(int(dim2/2), im.shape[1] - int(dim2/2))`用于遍历图像中的每个像素位置。
2. 中间两个循环`for a in range(-int(dim/2), -int(dim/2)+dim)`和`for b in range(-int(dim2/2), -int(dim2/2)+dim2)`用于遍历滤波范围内的像素位置。
3. 在内部的循环中,通过`sigema = sigema + img[i + a, j + b]`将滤波范围内的像素值累加到变量`sigeam`中。
4. 根据输入的归一化标志,通过判断语句`if(flag)`来决定是否进行归一化处理。
- 如果归一化,则将滤波范围内的像素值之和除以滤波器的大小,并将结果赋值给输出图像的对应位置`(im[i, j])`。
- 如果不归一化,则将滤波范围内的像素值之和与255取最小值,并将结果赋值给输出图像的对应位置`(im[i, j])`。这样做是为了确保不会超过像素值的上限255。
5. 在每次完成对滤波范围内像素的求和后,将`sigeam`重置为0,以便进行下一次滤波移动。
6. 最后,返回滤波后的图像。
总体来说,这段代码通过嵌套循环实现了方框滤波器的计算过程,并根据归一化标志选择是否进行归一化处理。
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