（1,1,224,224)->(224,224,1)代码如何写

可以使用以下代码将形状为(1,1,224,224)的张量转换为形状为(224,224,1)的张量：

import numpy as np

# 创建一个形状为(1,1,224,224)的随机张量
x = np.random.rand(1, 1, 224, 224)

# 将形状为(1,1,224,224)的张量转换为形状为(224,224,1)的张量
x = np.squeeze(x)
x = np.transpose(x, (1, 2, 0))
x = x[:, :, np.newaxis]
print(x.shape)  # 输出：(224, 224, 1)

上述代码的过程是先将维度为1的维度去掉，然后将维度顺序变为(224,224,1)。其中`np.squeeze()`函数可以去掉维度为1的维度，`np.transpose()`函数可以改变维度顺序，`np.newaxis`可以添加一个新的维度。

相关问题

本题要求实现一个函数，可从一个结构体数组data域中查找一个给定的数据元素x，查找成功，返回该元素所在位置的指针；否则，返回NULL。 函数接口定义： INFO *SearchIn ( INFO *p, int n, int x ); 其中 p 、n和 x 都是用户传入的参数。 p 是一个INFO类型的指针；n是数组元素个数， x 是要查找的数据元素。函数返回 x 在 p所指的数组中具体位置。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> typedef struct _INFO { int data; char name[20]; } INFO; INFO *SearchIn ( INFO *p, int n, int x ); int main() { int i, n, x; INFO info[10], *p; scanf("%d", &n); for (i = 0; i < n; i++) scanf("%d %s", &info[i].data, info[i].name); scanf("%d", &x); p = SearchIn ( info, n, x ); if (p != NULL) printf("%s %d\n", p->name, p->data); else printf("Not Found!\n"); return 0; } 输入样例1： 3 351 Windows 278 iOS 224 Andriod 278 输出样例1： iOS 278 用c语言程序写代码

#include <stdio.h>

typedef struct _INFO {
    int data;
    char name[20];
} INFO;

INFO* SearchIn(INFO* p, int n, int x) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (p[i].data == x) {
            return &p[i];
        }
    }
    return NULL;
}

int main() {
    int i, n, x;
    INFO info[10], *p;

    scanf("%d", &n);
    for (i = 0; i < n; i++)
        scanf("%d %s", &info[i].data, info[i].name);

    scanf("%d", &x);
    p = SearchIn(info, n, x);

    if (p != NULL)
        printf("%s %d\n", p->name, p->data);
    else
        printf("Not Found!\n");

    return 0;
}

clear all; clc; source_img=imread('C:\Users\LENOVO\Desktop\yes.jpg');%读取图片 [m,n,p]=size(source_img);%计算图片的行数列数层数 %==========从RGB转换到HSV======================= hsv_img=rgb2hsv(source_img); h=hsv_img(:,:,1); s=hsv_img(:,:,2); v=hsv_img(:,:,3); figure; subplot(221);imshow(source_img); subplot(222);imshow(h); subplot(223);imshow(s); subplot(224);imshow(v); %============V分量小波包分解======================================== [cc,ss]=wavedec2(v,1,'haar'); cA=appcoef2(cc,ss,'haar',1); %cc:小波分解的小波系数矩阵；ss：小波分解对应的尺度矩阵；分解的层数为1 cH=detcoef2('h',cc,ss,1); %h:提取水平高频；v：垂直高频；d：对角高频 cV=detcoef2('v',cc,ss,1); cD=detcoef2('d',cc,ss,1); cA1=mapminmax(cA,0,1);%归一化处理 figure; subplot(221);imshow(cA1,[]);title('(a) 近似分量cA'); subplot(222);imshow(cH,[]);title('(b) 细节分量cH'); subplot(223);imshow(cV,[]);title('(c) 细节分量cV'); subplot(224);imshow(cD,[]);title('(d) 细节分量cD'); %=============近似分量cA双边滤波================================== w = 3; % bilateral filter half-width sigma = [3 0.2]; % bilateral filter standard deviations cA2=bfilter2(cA1,w,sigma); %双边滤波 hsize=15; sigma1=15; sigma2=85; sigma3=265; H1=fspecial('gaussian',hsize,sigma1); H2=fspecial('gaussian',hsize,sigma2); H3=fspecial('gaussian',hsize,sigma3); img1=conv2(v,H1,'same'); img2=conv2(v,H2,'same'); img3=conv2(v,H3,'same'); imggaus=1/3*img1+1/3*img2+1/3*img3; alpha5=0.1; k5=alpha5*sum(s(:))/(m*n); vnew5=v*(1+k5)./(max(v,imggaus)+k5); X1=v(:)'; X2=vnew5(:)'; X=[X1 X2]; C=cov(X1,X2); [V,D]=eig(C); diagD=diag(D); if diagD(1)>diagD(2) V1=V(:,1); else V1=V(:,2); end w1=V1(1)/(V1(1)+V1(2)); w2=V1(2)/(V1(1)+V1(2)); recon_set=w1*v+w2*vnew5; %==============HSV转换RGB========================================= hsv(:,:,1)=h; hsv(:,:,2)=s; hsv(:,:,3)=recon_set; rgb_img=hsv2rgb(hsv); figure; subplot(121);imshow(source_img);%显示原图 subplot(122);imshow(rgb_img);%显示增强后的图 根据代码写结果说明及分析

根据代码，您的实验是对低照度图像进行增强。以下是代码的结果说明及分析：

1. 代码中读取了一张名为 "yes.jpg" 的图像，并将其转换为HSV颜色空间。
2. 代码将HSV图像分解为亮度分量（V通道）和色调分量（H通道）以及饱和度分量（S通道）。
3. V分量进行了小波包分解，得到近似分量（cA）和细节分量（cH、cV、cD）。
4. 近似分量cA经过归一化处理，并进行了双边滤波。
5. 使用高斯滤波器对V分量进行了滤波处理，得到三个滤波后的图像img1、img2、img3，并将它们融合得到imggaus。
6. 计算一个权重参数alpha5，并根据该参数将V分量进行增强处理，得到vnew5。
7. 进行主成分分析（PCA），将v和vnew5进行线性组合，得到重构集合recon_set。
8. 最后，将H、S、recon_set三个通道重新组合为HSV图像，并将其转换回RGB颜色空间，得到增强后的图像rgb_img。

根据这段代码，您实现了一个基于HSV颜色空间和小波包分解的低照度图像增强方法，并结合了双边滤波和主成分分析技术。通过调整权重参数和滤波器的参数，可以对图像的亮度、对比度和细节进行增强。最终的增强效果可以在显示增强后的图像rgb_img中观察到。

请注意，以上分析仅基于提供的代码进行推测，实际结果可能会有所不同。如果您有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。