color = cv2.imread(color_dir).astype(np.float32) / 255.0 depth = cv2.imread(depth_dir, cv2.IMREAD_UNCHANGED).astype(np.float32) / 1000.0
时间: 2024-04-18 09:30:12 浏览: 145
tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法
这段代码使用OpenCV库加载图像文件,并将图像转换为浮点型数组。
首先,`cv2.imread(color_dir)`加载了名为`color_dir`的彩色图像文件,并将其存储在变量`color`中。这个函数返回一个NumPy数组,其中包含图像的像素值。
然后,`.astype(np.float32)`将图像数组的数据类型转换为浮点型(32位浮点数)。这是因为后续的计算通常需要在浮点数域上进行。
接下来,除以255.0将像素值范围从[0, 255]归一化到[0, 1]。这样做是为了确保图像的像素值处于0到1之间,方便后续的处理和计算。
类似地,`cv2.imread(depth_dir, cv2.IMREAD_UNCHANGED)`加载了名为`depth_dir`的深度图像文件,并将其存储在变量`depth`中。`cv2.IMREAD_UNCHANGED`参数告诉OpenCV保持深度图像的原始通道数和数据类型。
最后,`.astype(np.float32) / 1000.0`将深度图像数组的数据类型转换为浮点型,并将深度值范围从毫米转换为米。这样做是为了确保深度图像的值处于0到1之间,并采用与彩色图像类似的数据范围。
通过这些转换,你可以在后续的图像处理或计算过程中使用浮点型的彩色图像和深度图像。
阅读全文