mask=np.zeros

时间: 2023-11-08 09:01:51 浏览: 132
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numpy.array 操作使用简单总结

mask=np.zeros是一个NumPy函数，用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。在这个例子中，mask=np.zeros((4,4),dtype=np.uint8)创建一个大小为4x4、数据类型为np.uint8的全零数组。数组元素的数据类型为np.uint8表示每个元素占用8位，范围在0到255之间。
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mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask[crow-r:crow+r, ccol-r:ccol+r] = 1 # 应用滤波器 fshift_filtered = fshift * mask # 进行逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift_filtered) img_...
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python使用opencv对图像mask处理的方法

sss=np.zeros([480,640],dtype=np.uint8) sss[300:350,310:400]=255 生成一个640*480大小的一个图片，填充为0，然后在300：350，310：400区域全部填充为255，这个区域就是我们的ROI区域。如下图所示：   图中的...

mask=np.zeros()

mask=np.zeros()是一个用于创建指定形状（高度、宽度、通道数）的零数组的函数。该函数将返回一个与输入形状相同的数组，其中所有元素的值都为0。在这个例子中，引用中使用了np.zeros创建了一个形状为[256,256,3]的...

def adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class): if(flag_multi_class): img = img / 255 mask = mask[:,:,:,0] if(len(mask.shape) == 4) else mask[:,:,0] new_mask = np.zeros(mask.shape + (num_class,)) for i in range(num_class): #for one pixel in the image, find the class in mask and convert it into one-hot vector #index = np.where(mask == i) #index_mask = (index[0],index[1],index[2],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) if (len(mask.shape) == 4) else (index[0],index[1],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) #new_mask[index_mask] = 1 new_mask[mask == i,i] = 1 new_mask = np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0],new_mask.shape[1]*new_mask.shape[2],new_mask.shape[3])) if flag_multi_class else np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0]*new_mask.shape[1],new_mask.shape[2])) mask = new_mask elif(np.max(img) > 1): img = img / 255 mask = mask /255 mask[mask > 0.5] = 1 mask[mask <= 0.5] = 0 return (img,mask)

这是一个用于对图像数据和标签数据进行预处理的函数，其中参数img和mask分别表示图像数据和标签数据，flag_multi_class表示是否为多分类问题，num_class表示分类数目。函数主要实现了以下功能： 1. 如果flag_multi_...

翻译 x = np.atleast_1d(x) y = np.atleast_1d(y) mask = np.zeros(x.shape, dtype=bool)

- np.zeros(x.shape, dtype=bool)创建一个与x形状相同的零数组，并指定数据类型为布尔型。这个数组将用作mask，初始时所有元素都是False。 综合起来，这段代码将确保x和y至少是1维的数组，并创建一个与x形状相同...

请解释以下代码： labels = measure.label(thresh, background=0) mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8") for label in np.unique(labels): if label == 0: continue labelMask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8") labelMask[labels == label] = 255 numPixels = cv2.countNonZero(labelMask) if numPixels > 500: # 像素数大于500，就添加进mask mask = cv2.add(mask, labelMask)

2. mask = np.zeros(thresh.shape, dtype="uint8")：创建一个和输入图像大小相同的全零数组 mask，用于保存筛选后的连通区域。 3. for label in np.unique(labels):：遍历所有标签，使用 np.unique 函数...

import numpy as np mask=np.zeros(people.target.shape,dtype=np.bool_) for target in np.unique(people.target): mask[np.where(people.target==target)[0][:50]]=1 X_people=people.data[mask] y_people=people.target[mask] #scale the grayscale value to be between0 and 1 #instead of 0 and 255 for better numric stability X_people=X_people/255

这段代码的作用是： 导入numpy库，并定义一个值全为零、类型为布尔类型（bool）的数组mask...最后根据mask筛选数据，将数组people.data和people.target中对应mask值为真的元素提取出来赋值给X_people和y_people变量。

def get_bbox(height, width, points): polygons = points mask = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] left_top_r = np.min(rows) left_top_c = np.min(clos) right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) return [ left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r ]

然后，函数根据 mask 中像素值为 1 的位置，计算出多边形的最小矩形 bounding box 的位置和大小信息，即左上角坐标 (left_top_c, left_top_r) 和宽高 (right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top...

import cv2 import numpy as np mask = np.zeros([600, 600], np.uint8) mask[200:400, 200:400] = 255 cv2.imshow('mask', mask) cv2.waitKey() cv2.imwrite(mask,mask)，加一段代码，将上述代码生成的mask保存在当前文件夹下

mask = np.zeros([600, 600], np.uint8) mask[200:400, :400] = 255 cv2.imshow('mask', mask) cv2.waitKey() cv2.imwrite('mask.jpg', mask) 这段代码中，cv2.imwrite('mask.jpg', mask) 将会把生成的 ...

roi_mask = np.zeros_like(image_out)

这段代码的作用是创建一个与image_out大小和类型相同的全0数组roi_mask，用于表示感兴趣区域（ROI）。在图像处理中，我们经常需要在原始图像中定义一个ROI，以便于对这个区域进行特定的处理。这个ROI通常表示为...

thresh_left = 200 thresh_right = img.shape[1] - 200 thresh_top = 100 thresh_botton = img.shape[0] - 100 mask = np.zeros(img.shape,img.dtype) mask[thresh_top:thresh_botton,thresh_left:thresh_right] = 1 thresh[mask ==0] =0

这段代码的作用是创建一个掩膜（mask），其中图像的中心部分被保留下来，而其余部分被遮盖（设置为0）。具体地说，这段代码会对输入的图像进行裁剪，并将裁剪后的图像中心保留下来，其余部分被遮盖为0。裁剪的区域由...

def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, min(image.shape[1], i+ground_spacing), ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True cv2.imwrite(output_path, shadow_mask.astype(np.uint8) * 255) return shadow_mask这段代码算法具体过程是什么

这段代码实现了从遥感图像和数字表面模型（DSM）中提取建筑物的阴影。算法的具体过程如下： 1. 初始化一个与遥感图像大小相同的全零矩阵作为阴影掩模。 2. 对于每个以地面间隔为单位的格子（即每个像素的真实地面...

template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", detector.getT(0), mask) object_mask = np.zeros((template_gray.shape[0], template_gray.shape[1]), dtype=np.uint8) detector.addTemplate(template_data, "object", object_mask)报错TypeError: Can't parse 'sources'. Input argument doesn't provide sequence protocol

这个错误可能是由于 detector.getT(0) 返回的不是一个序列类型（list、...template_data = cv2.linemod.Template(template_gray, "template", np.array([detector.getT(0)]), mask) 这样应该可以解决这个问题。

# 找出相关程度 plt.figure(figsize=(20, 16)) # 指定绘图对象宽度和高度 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f') # 热力图（看两两相似度） plt.show()根据这段代码写出正确的代码

mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) mask[np.triu_indices_from(mask)] = True 5. 绘制热力图 python plt.figure(figsize=(20, 16)) cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) g = ...
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