将通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)生成的图像,重新读取并计算出原有的matrix[i,j]
时间: 2024-03-25 15:40:43 浏览: 14
如果您想重新读取经过操作后的图像gray,并计算出原有的matrix[i,j],可以按照如下代码进行操作:
```python
# 重新读取经过操作后的图像
modified_gray = cv2.imread('modified_gray.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 将图像转换为numpy数组,并将其值缩放到0-1范围
modified_matrix = np.array(modified_gray) / 255
# 将经过操作后的图像的值还原为原始数值
restored_matrix = (modified_matrix * 255 - 32.45) / 255
# 计算matrix[i,j]的原始值
original_value = (restored_matrix[i, j] - float(values[2]))
# 输出原始值
print(original_value)
```
这里做了以下几步操作:
1. 重新读取经过操作后的图像gray,并将其转换为numpy数组。
2. 将图像的值缩放到0-1范围。
3. 将经过操作后的图像的值还原为原始数值。
4. 计算matrix[i,j]的原始值。
5. 输出原始值。
注意,在第3步中,我们先将经过操作后的图像的值乘以255,再减去32.45,然后将结果除以255,将其还原为原始的灰度值范围(0-1)。在第4步中,我们将还原后的值减去float(values[2]),得到matrix[i,j]的原始值。
相关问题
将通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)生成的图像,重新读取并计算出将通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)生成的图像,重新读取并计算出float(values[2]) 的值,其中float(values[2])所有数值的范围在0和37.763之间
如果您想重新读取通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45生成的图像gray,并计算出float(values[2])的值,可以按照如下代码进行操作:
```python
# 重新读取通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45生成的图像
modified_gray = cv2.imread('modified_gray.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 将图像转换为numpy数组
modified_matrix = np.array(modified_gray)
# 将图像的值缩放到0-1范围
modified_matrix = modified_matrix / 255
# 计算float(values[2])的值
values_2 = np.max(modified_matrix) * 37.763 - 32.45
# 输出float(values[2])的值
print(values_2)
```
这里做了以下几步操作:
1. 重新读取通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45生成的图像gray,并将其转换为numpy数组。
2. 将图像的值缩放到0-1范围。
3. 计算float(values[2])的值。
4. 输出float(values[2])的值。
注意,在第3步中,我们先使用np.max函数找到通过matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45生成的图像中的最大值,并将其乘以37.763,将其缩放到float(values[2])的范围内。然后再减去32.45,得到float(values[2])的值。
解释matrix[i, j] = float(values[2]) + 32.45 gray = (matrix * 255).astype(np.uint8),matrix[i,j]的值通过怎样的计算得到最终的值存在图像中
这段代码中,matrix是一个二维数组(或矩阵),i和j是其索引值,values是一个包含三个元素的列表。代码的第一行将matrix中第i行第j列的元素的值设置为values列表中第三个元素的浮点值加上32.45。
接着,gray = (matrix * 255).astype(np.uint8)将matrix中的所有元素乘以255,然后转换为无符号8位整数类型,最终生成的gray数组就是一个代表图像像素强度的灰度图像。这个灰度图像中,每个像素的强度等于原始图像中对应像素的值乘以255并四舍五入到最接近的整数,再转换为无符号8位整数类型。因此,matrix[i,j]的值最终会以像素的形式存在图像中。