coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1] 这三个元组类型转变为数组类型
时间: 2023-11-21 12:03:55 浏览: 26
如果你需要将 coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1] 这三个元组类型转换为数组类型,可以使用 numpy.asarray 函数,将它们转换为 numpy 数组类型。你可以尝试在代码中添加以下语句:
```
coeffs_r_arr = numpy.asarray(coeffs_r[1])
coeffs_g_arr = numpy.asarray(coeffs_g[1])
coeffs_b_arr = numpy.asarray(coeffs_b[1])
```
这样就可以将 coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1] 转换为 numpy 数组类型,并赋值给 coeffs_r_arr、coeffs_g_arr 和 coeffs_b_arr 变量。之后,你就可以使用 ravel 函数将它们转换为一维数组,进行计算阈值等操作。
相关问题
确保 coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 变量是正确的数组类型
在这段代码中, coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 变量应该是由 pywt.dwt2 函数返回的元组类型中的第一个数组元素。你可以通过以下代码检查它们的类型:
```
print(type(coeffs_r[0]))
print(type(coeffs_g[0]))
print(type(coeffs_b[0]))
```
如果输出结果都是 numpy 数组类型,那么这些变量就是正确的数组类型,可以使用 ravel 函数将它们转换为一维数组。如果输出结果并不是 numpy 数组类型,那么可能是 pywt.dwt2 函数的使用出现了问题,需要检查一下相关代码。
# 对图像的三个通道进行DWT变换 coeffs_r = pywt.dwt2(img[:, :, 0], 'haar') coeffs_g = pywt.dwt2(img[:, :, 1], 'haar') coeffs_b = pywt.dwt2(img[:, :, 2], 'haar')这串代码输出的是元祖类型
根据你提供的代码, coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 变量是由 pywt.dwt2 函数返回的元组类型,其中包含了多个数组。因此,在计算阈值时,需要对 coeffs_r[0]、coeffs_g[0] 和 coeffs_b[0] 这三个数组进行操作,而不是 coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1]。
你可以尝试将计算阈值的代码修改为以下形式:
```
threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r[0].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r[0].ravel()))]
threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g[0].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g[0].ravel()))]
threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b[0].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b[0].ravel()))]
```
这样就可以从 coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 元组中取出正确的数组,并使用 ravel 函数将它们转换为一维数组,然后计算阈值。