self.height, self.width = ori_img.shape[:2]这句代码的意思

这句代码的意思是将原始图像的高度和宽度赋值给对象的属性 self.height 和 self.width。ori_img.shape[:2] 是获取原始图像的维度，即高度和宽度。使用 [:2] 是因为图像可能是多维的，但我们只需要前两维的高度和宽度。因此，通过这句代码，我们可以在对象中保存原始图像的尺寸信息。

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# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import random import os from argparse import ArgumentParser ALPHA = 5 def build_parser(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--original', dest='ori', required=True) parser.add_argument('--image', dest='img', required=True) parser.add_argument('--result', dest='res', required=True) parser.add_argument('--alpha', dest='alpha', default=ALPHA) return parser def main(): parser = build_parser() options = parser.parse_args() ori = options.ori img = options.img res = options.res alpha = options.alpha if not os.path.isfile(ori): parser.error("original image %s does not exist." % ori) if not os.path.isfile(img): parser.error("image %s does not exist." % img) decode(ori,img,res,alpha) def decode(ori_path, img_path, res_path, alpha): ori = cv2.imread(ori_path) img = cv2.imread(img_path) ori_f = np.fft.fft2(ori) img_f = np.fft.fft2(img) height, width = ori.shape[0], ori.shape[1] watermark = (ori_f - img_f) / alpha watermark = np.real(watermark) res = np.zeros(watermark.shape) random.seed(height + width) x = range(height/2) y = range(width) random.shuffle(x) random.shuffle(y) for i in range(height/2): for j in range(width): res[x[i]][y[j]] = watermark[i][j] cv2.imwrite(res_path,res,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是一个 Python 脚本，用于实现 CTF 相关的盲水印技术。它使用 OpenCV 库和 NumPy 库来处理图像和数据，可以将一个原始图像和一个待盲水印的图像作为输入，输出一个包含水印信息的图像。具体来说，它实现了以下步骤：

1. 读取原始图像和待盲水印的图像。
2. 对两个图像进行 FFT 变换，得到频域图像。
3. 从频域图像中计算出水印信息。
4. 将水印信息随机嵌入到一个和原始图像大小一样的图像中。
5. 将嵌入了水印信息的图像保存到指定路径。

其中，alpha 参数是控制水印强度的一个系数，可以通过命令行参数指定。如果执行该脚本时没有指定参数，将使用默认值 ALPHA = 5。

逐行解释这段代码ori_data.loc[:, 'id'] = ori_data.loc[:, 'patient_id'].apply(lambda x: x[:7]) index = set(ori_data['id']) column = list(ori_data.columns) del column[0] del column[-1] average = pd.DataFrame(index=index, columns=column) for k in column: result = ori_data.groupby('id')[k].mean() average.loc[:, k] = result

这段代码的作用是对Pandas数据框进行操作，具体解释如下：

第一行：将“id”列设为“patient_id”列的前七个字符。这里使用了Pandas的apply和lambda函数，apply函数会对每一行数据进行操作，lambda函数则是一个匿名函数，用于返回每个“patient_id”的前七个字符。

第二行：创建一个名为index的集合，其中保存了“id”列的所有唯一值。这里使用了set函数，它会将列表或数组转换为集合，集合具有唯一性，即相同的元素只会出现一次。

第三行：创建一个名为column的列表，其中保存了数据框所有列的名称。然后删除列表的第一个和最后一个元素，即“id”和“death”列。这里使用了del语句，它可以删除列表中指定位置的元素。

第四行：创建一个名为average的数据框，其中行是“id”列的唯一值，列是除“id”和“death”列以外的所有列名称。这里使用了Pandas的DataFrame函数来创建一个空数据框。

第五行：对于每一个列名称k，计算该列在每个“id”组中的平均值，并将结果存储在名为result的数据框中。这里使用了Pandas的groupby函数，它会将数据框按照指定的列进行分组，并对每个组进行操作。在这里，我们将数据框按照“id”列进行分组，并计算每个组中k列的平均值。

第六行：将result中的平均值赋值给average数据框的第k列。这里使用了Pandas的loc函数，它可以按照行和列的标签来选择数据框中的元素。在这里，我们将average数据框的第k列，赋值为result数据框的所有行的平均值。最终，average数据框将包含每个“id”组中除“id”和“death”列以外的所有列的平均值。