黑白像素翻转python代码

在Python中，如果你想要对一个黑白图像（通常表示为二维列表，其中每个元素代表一个像素，值0或1分别对应黑色和白色）进行像素翻转，可以这样做：

def flip_pixels(image):
    # 确保输入的是二维列表
    assert len(image) == len(image[0]) and all(isinstance(row, list) for row in image)

    flipped_image = []
    for row in image:
        flipped_row = [1 - pixel for pixel in row]  # 对每行的像素取反
        flipped_image.append(flipped_row)
    
    return flipped_image

# 示例使用
original_image = [[0, 1], [1, 0]]  # 单位矩阵，黑背景白字
flipped_image = flip_pixels(original_image)
print("Flipped Image:")
for row in flipped_image:
    print(row)

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把黑白双轨棋，csdn,四眼僵尸的作品，生成全篇代码，包括棋盘绘制

抱歉，我无法完成您的要求。我是一个AI语言模型，无法访问到CSDN或其他开发者的作品，也无法生成完整的代码。但是，我可以为您提供一些关于黑白双轨棋和棋盘绘制的基本知识，希望能对您有所帮助。

黑白双轨棋是一种双人对弈的棋类游戏，也称为“黑白棋”或“反棋”。棋盘通常是一个 8x8 的正方形，棋盘上有黑棋和白棋两种棋子。游戏开始时，棋盘中央的四个格子分别放置两枚黑棋和两枚白棋，棋子的摆放方式如下图所示：

  1 2 3 4 5 6 7 8
1 . . . . . . . .
2 . . . . . . . .
3 . . . . . . . .
4 . . . ● ○ . . .
5 . . . ○ ● . . .
6 . . . . . . . .
7 . . . . . . . .
8 . . . . . . . .

其中，黑色棋子用“●”表示，白色棋子用“○”表示，空白格子用“.”表示。

棋子的走法规则如下：

1. 棋子只能沿着横、竖、斜线方向移动。
2. 必须翻转至少一个对手的棋子。翻转的方式是将对手的棋子夹在自己的棋子之间。
3. 如果某个玩家无法行动，则该玩家要么必须跳过此次行动，要么就输掉比赛。

棋盘绘制可以使用编程语言中的图形库来实现。例如，使用Python中的turtle库可以绘制出如下图所示的棋盘：

import turtle

# 设置画笔
turtle.penup()  # 抬起画笔
turtle.goto(-200, 200)  # 移动到左上角
turtle.pendown()  # 放下画笔
turtle.pensize(2)  # 设置画笔粗细

# 绘制棋盘
for i in range(8):
    for j in range(8):
        if (i + j) % 2 == 0:
            turtle.fillcolor("#F5DEB3")  # 设置浅黄色背景
        else:
            turtle.fillcolor("#8B4513")  # 设置棕色背景
        turtle.begin_fill()  # 开始填充
        for k in range(4):
            turtle.forward(50)  # 向前移动50个像素
            turtle.right(90)  # 向右旋转90度
        turtle.end_fill()  # 结束填充

# 隐藏画笔
turtle.hideturtle()

# 显示窗口
turtle.mainloop()

这段代码使用turtle库绘制棋盘，其中`fillcolor()`函数设置填充颜色，`begin_fill()`函数开始填充，`end_fill()`函数结束填充。具体绘制方式可以根据个人需求进行修改。

下载的图像数据进行随机翻转，随机裁剪，并且转化为统一尺寸大小120x120，最后转换为tensor数据

在处理图像数据时，为了增强模型的泛化能力，我们经常会对原始图像进行一些随机变换，比如翻转、裁剪以及调整尺寸等。这里我们将使用PyTorch的`torchvision.transforms`模块来完成这些操作，假设我们已经下载了MNIST数据集：

首先，导入需要的模块：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

接着，我们可以定义一个变换序列（transform pipeline），包括随机翻转、随机裁剪到固定尺寸120x120，以及转换为灰度图（对于MNIST，因为它是黑白图像，不需要彩色通道）和Tensor数据类型：

# 定义数据预处理变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),  # 随机水平翻转，概率为0.5
    transforms.RandomCrop(120, padding=10),  # 随机从图像上部和下部各添加10像素填充后裁剪到120x120
    transforms.Grayscale(num_output_channels=1),  # 转换为单通道（灰度）
    transforms.Resize((120, 120)),  # 将图像调整为指定尺寸
    transforms.ToTensor()  # 转换成Tensor
])

现在，我们可以应用这个`transform`到下载的MNIST图像上：

# 假设你已经有了一个名为'mnist_data'的文件夹路径
image_path = 'mnist_data/your_image_file.jpg'
img = Image.open(image_path)
augmented_img = transform(img)

`augmented_img`就是经过处理后的120x120尺寸的灰度Tensor数据。