# 导入所需的库from PIL import Imageimport numpy as np# 定义中文字符表CHAR_TABLE = list(u"一乙二十丁厂七卜八人入十匕千川亿九个勺香口土儿士山才半羊火长 妆冬韦广黄门木目女疒了斤亡刁 了力乃刀又三于干亏壮工土才寸下大丈与万上小口巾山千乞川亿彳 个夕女飞刃习叉云马乡书勾九子 也习又了刀力叉乎及乖几乐刊印册 化划迈买么卯孟米广亩讠厄订各勾 艮刚创刘们伦切删壤上丧与玉朝达代号 吊发封分风感个工公关光归国过果合和会汇 济际降将教界今家见件建间交教金进近井京经久旧 亏具卷开看可克孔来老乐里利两连量两龙六咙芦卵乱轮论马吗买毛么没每门们米面民名明鸟 年牛农女欧仆七片齐前钱亲秋日气取去全群然让人认日如三山上少谁什生师失时市十实世仕事下先线相小些 孝写新信兴星行许学一也页夜一一众中重州走子自总""")# 将灰度值转换为相应的中文字符def get_char(gray, char_table=CHAR_TABLE): return char_table[int(gray / (256.0 / len(char_table)))]# 加载图像并转换为灰度图像im = Image.open("test.jpg")gray_im = im.convert("L")# 将图像转换为 NumPy 数组gray_array = np.array(gray_im)# 遍历图像中的像素，并将每个像素转换为相应的中文字符for row in gray_array: line = "" for pixel in row: line += get_char(pixel) print(line)

这段代码的作用是将一张图像转换成中文字符画，其中使用了 PIL 库中的 Image 类来加载图像，并将其转换为灰度图像。然后，将灰度图像转换为 NumPy 数组，并对数组中的每个像素进行遍历，将每个像素转换为相应的中文字符，最终打印出来，就可以生成中文字符画了。

需要注意的是，这里生成的中文字符画可能会比较粗糙，因为我们所选取的中文字符数量是有限的，而且中文字符的形状也比较复杂。如果需要更好的效果，可以考虑使用一些更具艺术感的字符，或者使用更高级的算法来生成字符画。

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import torchvision as tv # 一般的图像转换操作类 from PIL import Image # pillow库，PIL读取图片 import numpy as np import torch from torch.utils import data

您导入了`torchvision`模块作为`tv`别名，并且还导入了`Image`类从PIL库中。这些库和模块提供了图像处理和数据加载的功能。以下是对您导入的库的简要说明：

- `torchvision`: 这是PyTorch的一个辅助库，提供了一些常用的图像处理操作，如裁剪、缩放、旋转等。

- `PIL.Image`: 这是Python Imaging Library (PIL)的一部分，它提供了图像处理的功能，您可以使用它来读取、修改和保存图像。

- `numpy`: 这是用于科学计算的Python库，提供了多维数组对象和一些数学函数，在处理图像和数据时非常有用。

- `torch`: 这是PyTorch深度学习框架的主要库，它提供了张量操作、神经网络模型、优化器等工具。

- `torch.utils.data`: 这是PyTorch中用于加载和处理数据的工具模块，您可以使用它来创建自定义的数据集和数据加载器。

以上是对您代码中导入的库的简要介绍。如果您有任何关于这些库的具体问题或需要进一步了解的内容，请随时提问。我会尽力帮助您。

from bm3d import bm3d_rgb from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image def main(): imagename = './test_image1/(1271).jpg' save_dir = 'test_result' save_path = 'noise' y = np.array(Image.open(imagename)) / 255 noise_type = 'g3' noise_var = 0.02 seed = 0 noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape) z = np.atleast_3d(y) + np.atleast_3d(noise) y_est = bm3d_rgb(z, psd) psnr = get_psnr(y, y_est) print("PSNR:", psnr) y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1) z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1) z_rang = torch.from_numpy(np.transpose(z_rang, (2, 0, 1))).float() y_est = torch.from_numpy(np.transpose(y_est, (2, 0, 1))).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_path) noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg') save_image(z_rang, noise_img_path) if __name__ == '__main__': main()改为对灰度图处理

可以将代码中的`bm3d_rgb`函数改为`bm3d`函数，同时将读入图像的方式改为读入灰度图像即可。具体代码如下：

from bm3d import bm3d
from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr
from PIL import Image
import argparse
import os
import torch
import numpy as np
from torchvision.utils import save_image

def main():
    imagename = './test_image1/(1271).jpg'
    save_dir = 'test_result'
    save_path = 'noise'
    y = np.array(Image.open(imagename).convert('L')) / 255
    noise_type = 'g3'
    noise_var = 0.02
    seed = 0
    noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape)
    z = y + noise
    y_est = bm3d(z, psd)
    psnr = get_psnr(y, y_est)
    print("PSNR:", psnr)
    y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1)
    z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1)
    z_rang = torch.from_numpy(z_rang).unsqueeze(0).float()
    y_est = torch.from_numpy(y_est).unsqueeze(0).float()
    denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg')
    save_image(y_est, denoise_img_path)
    noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg')
    save_image(z_rang, noise_img_path)

if __name__ == '__main__':
    main()