out=out.astype(np.uint8)

This line of code converts the data type of the NumPy array 'out' to an unsigned 8-bit integer (uint8). This is a common data type used to represent pixel values in image processing. The conversion may be necessary if the original data type of 'out' was different, or if it needs to be compatible with other functions or libraries that require this specific data type.

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def GammaCorrection(img, c=1.0, g=2.2): # 伽马校正 out = (np.power(img / 255, 1.0 / g) / c) * 255 return out.astype(np.uint8)

这是一个用于进行伽马校正的函数，它的参数包括一张图片、伽马值和缩放系数。函数首先将图片中的每个像素值除以 255，将其值缩放到 [0, 1] 的范围内，然后将其取 g 次方，再除以缩放系数 c，并将结果乘以 255，最后将其转换为整数类型作为输出。伽马校正可以用于调整图片的亮度和对比度，提高图像的清晰度和细节。

def Gabor_process(img): # get shape H, W, _ = img.shape # gray scale gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32) # define angle As = [0, 45, 90, 135] # prepare pyplot plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2) out = np.zeros([H, W], dtype=np.float32) # each angle for i, A in enumerate(As): # gabor filtering _out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A) # add gabor filtered image out += _out # scale normalization out = out / out.max() * 255 out = out.astype(np.uint8) return out

这是一个使用 Gabor 滤波器对图像进行处理的函数。具体来说，输入参数为图像，输出为处理后的图像。函数首先获取输入图像的尺寸和灰度图像，接着定义了一组 Gabor 滤波器的角度，并准备好 pyplot（可能是用于可视化的工具包）。

在处理过程中，函数针对每个角度，应用了 Gabor 滤波器对灰度图像进行滤波，并将每个角度的滤波结果相加。最后，对结果进行了归一化和类型转换，输出处理后的图像。