len(mask.shape)
时间: 2023-06-18 17:02:40 浏览: 117
这段代码是用来获取 `mask` 的维度数的,`mask` 可能是一个张量或者一个数组,它的维度数就是它的秩(rank)。在 Python 中,我们可以使用 `len()` 函数获取一个对象的长度或者维度数。因此,`len(mask.shape)` 就是获取 `mask` 的秩。秩可以理解为张量的阶数或者数组的维数,例如:
- 秩为 0 表示标量(scalar);
- 秩为 1 表示向量(vector);
- 秩为 2 表示矩阵(matrix);
- 秩为 3 表示三维张量(3D tensor);
- 以此类推。
通常,我们使用 `shape` 属性来获取张量或数组的形状,它返回一个元组(tuple),元组的长度就是秩。因此,`mask.shape` 返回一个元组,`len(mask.shape)` 就是这个元组的长度,即 `mask` 的秩。
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def adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class): if(flag_multi_class): img = img / 255 mask = mask[:,:,:,0] if(len(mask.shape) == 4) else mask[:,:,0] new_mask = np.zeros(mask.shape + (num_class,)) for i in range(num_class): #for one pixel in the image, find the class in mask and convert it into one-hot vector #index = np.where(mask == i) #index_mask = (index[0],index[1],index[2],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) if (len(mask.shape) == 4) else (index[0],index[1],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) #new_mask[index_mask] = 1 new_mask[mask == i,i] = 1 new_mask = np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0],new_mask.shape[1]*new_mask.shape[2],new_mask.shape[3])) if flag_multi_class else np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0]*new_mask.shape[1],new_mask.shape[2])) mask = new_mask elif(np.max(img) > 1): img = img / 255 mask = mask /255 mask[mask > 0.5] = 1 mask[mask <= 0.5] = 0 return (img,mask)
这是一个用于对图像数据和标签数据进行预处理的函数,其中参数img和mask分别表示图像数据和标签数据,flag_multi_class表示是否为多分类问题,num_class表示分类数目。函数主要实现了以下功能:
1. 如果flag_multi_class为True,则将标签数据转换为one-hot编码形式,方便在多分类模型中使用。
2. 如果图像数据和标签数据的像素值都大于1,则将它们都归一化到0到1之间。
3. 将标签数据中像素值大于0.5的部分设置为1,小于等于0.5的部分设置为0,以得到二分类标签数据。
最后,函数将处理后的图像数据和标签数据作为元组返回。
def expand(img,mask): h=img.shape[0] w=img.shape[1] expand_img=np.zeros((h,w),np.uint8) mask_len = mask.shape[0] center = round((mask_len-1)/2) for i in range(h-mask_len+1): for j in range(w-mask_len+1): # Write by yourself, 进行图像的膨胀操作 return expand_img
好的,这段代码是进行图像膨胀操作的函数。具体实现过程如下:
1.获取图像的高度和宽度,以及膨胀操作的模板大小mask_len。
2.创建一个与原图像大小相同的全零矩阵expand_img,用于存储膨胀后的图像。
3.计算膨胀模板的中心位置center。
4.对于每个滑动窗口,取出窗口内的像素值,并将窗口内的掩模与膨胀模板进行逐像素的乘法运算,得到窗口内所有非零像素的位置。
5.将窗口内所有非零像素的位置在膨胀后的图像中进行标记,即将标记位置的像素值设置为255。
6.遍历完整个图像后,将膨胀后的图像返回。
下面是完整的代码实现:
```python
import numpy as np
def expand(img, mask):
h, w = img.shape[:2]
mask_len = mask.shape[0]
center = round((mask_len - 1) / 2)
expand_img = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
for i in range(h - mask_len + 1):
for j in range(w - mask_len + 1):
window = img[i:i+mask_len, j:j+mask_len]
mask_window = mask * window
# 将窗口内所有非零像素的位置在膨胀后的图像中进行标记
expand_img[i + center, j + center] = np.max(mask_window)
return expand_img
```
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