import numpy as np import os data_dir = "C:\\Users\\rog\\Desktop\\key files\\study\\others\\图像素材" file_type = '.raw' image_width=168 image_height=224 rect_width=100 rect_height=10 x=10 y=10 for filename in os.listdir(data_dir): if filename.endswith(file_type): with open(os.path.join(data_dir, filename), 'rb') as f: raw_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint32) image_size=image_width*image_height image_count=len(raw_data)//image_size for i in range(image_count): image_data=raw_data[i*image_size:(i+1)*image_size] image=image_data.reshape(image_height,image_width) image[x:x+rect_width,y:y+rect_height]=-5 raw_data[i*image_size:(i+1)*image_size]=image.flatten() with open(filename,'wb') as f: f.write(raw_data)

这段代码是一个使用Python语言处理RAW格式图像的示例代码。该代码首先定义了一些变量，包括图像的宽度、高度、裁剪矩形的宽度、高度以及起始坐标。然后，代码通过遍历指定目录下的所有RAW格式文件，读取文件内容并将其存储为numpy数组。

接下来，代码将RAW格式数据按照图像的大小进行切分，并将每个图像数据转换为二维数组形式。接着，代码对每个图像数据进行裁剪操作，将指定区域内的像素值设为-5。最后，代码将处理过的图像数据重新展开成一维数组，并将其写入原始文件中，以实现对原始文件的修改。

需要注意的是，该代码仅为示例代码，具体实现还需要根据具体的需求进行修改和调整。例如，需要根据实际的RAW格式图像数据结构，确定正确的数据类型和尺寸。同时，代码中的裁剪操作也需要根据具体的需求进行调整，以便正确地实现所需的功能。