def color_contrast(img, param): img = img.astype(np.float32) * param img = img.astype(np.uint8) return img

这是一个Python函数，输入参数为img和param，输出为处理后的图像。函数的作用是增加图像的对比度。具体实现方式是首先将img的像素值类型转换为float32类型，并将其乘以param，再将其转换为uint8类型，即可得到处理后的图像。这个函数的实现比较简单，但是在实际应用中需要根据具体情况进行参数的调整，以达到较好的对比度增强效果。

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def block_wise(img, param): width = min(img.shape[0], img.shape[1]) // 256 * 8 #param = min(img.shape[0], img.shape[1]) // 256 * param img = img.astype(np.float)/255. img = img *2-1 #print (img) mask = np.ones(img.shape) #掩膜操作 for i in range(param): #img.setflags(write=1) #生成一个随机整数 r_w，范围在 [0, img.shape[1] - 1 - width] 之间 r_w = random.randint(0, img.shape[1] - 1 - width) #宽 r_h = random.randint(0, img.shape[0] - 1 - width) #高 #print (r_w, r_h) mask[r_h:r_h + width, r_w:r_w + width, :] = 0 img = img * mask img = img*0.5 +0.5 img = img*255 return img.astype(np.uint8)

这是一个Python函数，输入参数为img和param，输出为处理后的图像。函数的作用是将输入的图像img分成多个大小相同的块，并在每个块的随机位置生成一个掩膜。具体实现方式是首先根据img的宽高，计算出每个块的大小为min(img.shape[0], img.shape[1]) // 256 * 8。然后将img的像素值类型转换为float类型，并将其归一化到[-1,1]的范围内。接着生成一个全为1的掩膜mask，遍历param次，每次在随机位置生成一个块大小的矩形，将该矩形内的像素在掩膜中置为0。最后将img乘以掩膜，再将其归一化到[0,255]的范围内并转换为uint8类型，即可得到处理后的图像。

# 转换为float16型 x_test = x_test.astype(np.float16) for param in network.params.values(): param[...] = param.astype(np.float16) print("caluculate accuracy (float16) ... ") print(network.accuracy(x_test, t_test))

这段代码是将模型参数和测试数据从 float64 类型转换为 float16 类型，并计算模型在测试集上的准确率。首先，使用 x_test.astype(np.float16) 将测试数据 x_test 的数据类型转换为 float16，然后遍历 network.params.values() 中的每个元素 param，并使用 param.astype(np.float16) 将其数据类型转换为 float16。这样可以减小模型的内存占用，同时加快模型的运算速度。接着，使用 print 输出一条提示信息，然后调用 network.accuracy 方法计算模型在测试集上的准确率，并将结果打印出来。需要注意的是，由于转换为 float16 类型会丢失一些精度，因此计算结果可能会与 float64 类型的结果略有不同。