def getBoard(imm,hw): board = [[0 for w in range(hw)] for h in range(hw)]#创建数组 for h in range(hw): for w in range(hw): if imm[13 * h + 5, 13 * w + 5] == np.uint8(255):#坐标转换 board[h][w] = 255 return board具体实现什么功能怎么实现的,其中的13是什么意思
时间: 2024-03-23 16:38:21 浏览: 23
这段代码的功能是将输入的二值图像 imm 转换为一个 hw × hw 的矩阵 board,其中每个元素的值为 0 或 255。具体实现过程为:
1. 创建一个 hw × hw 大小的二维数组 board,将其全部初始化为 0。
2. 遍历 board 中的每一个元素,根据给定的坐标转换规则将其对应到输入图像 imm 中的像素位置,判断该像素的值是否为 255。
3. 如果该像素的值为 255,则将 board 对应位置的元素赋值为 255。
4. 最后返回得到的二维数组 board。
其中,13 是用来进行坐标转换的参数。具体来说,对于 board 中的每个元素,它对应到输入图像 imm 中的像素位置为:
```
y = 13 * h + 5
x = 13 * w + 5
```
其中,h 和 w 分别表示 board 中该元素的行号和列号。这个转换规则是根据输入图像的具体情况而定的,可能需要根据不同的应用场景进行调整。
相关问题
for i in range(0, len(D)): d = D[i] tt = t_leak[i] dispersion_time = tt[-1] f_ini = float(F_ini[i]) * float(f_wind) # 风频 if d == 100: # 破裂 for j in range(0, len(ignition)): if ignition[j] == "imm": for k in range(0, len(bleve)): if bleve[k] == "yes": # 立即点燃,火球 qt = m0 / t_rup if qt <= 1000: pign = pign1 elif 1000 < qt < 10000: pign = pign2 elif qt >= 10000: pign = pign3 F = f_ini * pign * pbleve 上述程序可以使用jit的原生模式加速吗?
可以尝试使用jit的原生模式加速该程序,具体实现方法如下:
```python
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def calculate_F(D, t_leak, F_ini, f_wind, ignition, bleve, m0, t_rup, pign1, pign2, pign3):
F = []
for i in range(0, len(D)):
d = D[i]
tt = t_leak[i]
dispersion_time = tt[-1]
f_ini = float(F_ini[i]) * float(f_wind) # 风频
if d == 100: # 破裂
for j in range(0, len(ignition)):
if ignition[j] == "imm":
for k in range(0, len(bleve)):
if bleve[k] == "yes": # 立即点燃,火球
qt = m0 / t_rup
if qt <= 1000:
pign = pign1
elif 1000 < qt < 10000:
pign = pign2
elif qt >= 10000:
pign = pign3
F.append(f_ini * pign * pbleve)
return F
```
将原有代码中的计算部分转移至上述函数中,并使用`@jit(nopython=True)`注解进行jit加速,其中`nopython=True`表示要求使用nopython模式进行编译。然后对于原有的计算部分调用该函数即可。
需要注意的是,numba的jit加速可能会受到一些限制,例如不支持某些python内置函数、第三方库等,具体使用时需要根据实际情况进行测试和调整。
board = [[0 for w in range(21)] for h in range(21)]#创建数组 for h in range(21): for w in range(21): if imm[13 * h + 5, 13 * w + 5] == np.uint8(255):#坐标转换 board[h][w] = 255
这段代码是用于创建一个二维数组 `board`,并根据图像 `imm` 的特定像素值进行坐标转换。首先,通过嵌套的循环来遍历 `board` 数组的所有元素,并将它们初始化为整数 0。然后,通过使用像素索引的坐标转换公式 `13 * h + 5, 13 * w + 5`,判断图像 `imm` 中对应位置的像素值是否为 255(np.uint8(255))。如果是,则将 `board` 数组中对应位置的元素设置为 255。这样,通过遍历图像 `imm` 的像素,可以将其对应的位置在 `board` 中标记为特定的值。