bgdmodel = np.zeros((1,65),np.float64) fgdmodel = np.zeros((1,65),np.float64)
时间: 2023-08-03 22:03:44 浏览: 60
这段代码创建了两个大小为(1, 65)的数组,分别命名为`bgdmodel`和`fgdmodel`。这些数组的数据类型是`np.float64`。这些数组通常用于OpenCV库中的GrabCut图像分割算法中,用于存储背景模型和前景模型的参数。
在GrabCut算法中,这些模型用于对图像进行迭代分割。`bgdmodel`存储了背景模型的参数,而`fgdmodel`存储了前景模型的参数。这些参数将在算法的迭代过程中更新,并最终用于分割图像为前景和背景。
这里,两个数组都被初始化为全零,以便在开始分割之前,将其传递给GrabCut算法以进行初始化。
相关问题
state_buffer = np.zeros((0, 1), dtype=np.float32) state_buffer1 = np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)这两行代码有什么区别
这两行代码的区别在于 `np.zeros` 中的第二个参数,即生成的数组的形状。
第一行代码中 `np.zeros((0, 1), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 1)` 的浮点型数组,也就是一个空的列向量(其中的 0 表示行数为 0,1 表示列数为 1)。
第二行代码中 `np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 100)` 的浮点型数组,也就是一个空的 $100$ 列的矩阵(其中的 0 表示行数为 0,100 表示列数为 100)。
因此,第一行代码生成的数组可以表示一个空的状态序列,第二行代码生成的数组可以表示一个空的状态矩阵。
p1=np.zeros((3,2),np.float32)
这行代码创建了一个3行2列的浮点型数组,并将其所有元素初始化为0。可以使用以下代码来验证此操作:
```
import numpy as np
p1 = np.zeros((3,2), np.float32)
print(p1)
```
输出结果:
```
[[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]]
```
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