img.reshape((1, h, w, 1))

这是一个将 numpy 数组 img 在指定通道数为 1 的情况下重新调整其形状的操作。具体来说，该操作会将 img 的形状从 (h, w, c) 调整为 (1, h, w, 1)，其中 h 和 w 分别表示图像的高度和宽度，c 表示图像的通道数。这种形状调整一般用于在输入图像到神经网络模型之前进行预处理。

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使用Begin/End将下面的python代码转换成伪代码 h, w = img.shape[:2] pixelSequence = img.reshape([h * w, ]) # [262144,] for i in range(len(pixelSequence)): if 0 < pixelSequence[i] < Max: pixelSequence[i] -= 1 Z = zhi() n = 0 for i in range(len(pixelSequence)): if pixelSequence[i] == Max: if Hidden_Data[n] == 1 or Hidden_Data[n] == '1': pixelSequence[i] -= 1 else: pass n += 1 if n == len(Hidden_Data): break Marked_Image = pixelSequence.reshape(h, w) return Marked_Image

Begin
h, w = img.shape[:2]
pixelSequence = img.reshape([h * w, ]) # [262144,]
for i in range(len(pixelSequence)):
if 0 < pixelSequence[i] < Max:
pixelSequence[i] -= 1
Z = zhi()
n = 0
for i in range(len(pixelSequence)):
if pixelSequence[i] == Max:
if Hidden_Data[n] == 1 or Hidden_Data[n] == '1':
pixelSequence[i] -= 1
else:
pass
n += 1
if n == len(Hidden_Data):
break
Marked_Image = pixelSequence.reshape(h, w)
return Marked_Image
End

def image_to_array_1dim(img,w,h): img_r,img_g,img_b = img.split() # print("img.size:",img.size) #416*416 #如果转换成numpy数组，可以用shape。np.arrary(img) image_array_r = np.array(img_r,dtype='float32')/255 # 将RGB归一化 image_array_g = np.array(img_g,dtype='float32')/255 image_array_b = np.array(img_b,dtype= 'float32')/255 # print("image_array_r.shape:",image_array_r.shape) # (416, 416) image_array_r = image_array_r.reshape(w*h,) # reshape至一维 image_array_g = image_array_g.reshape(w*h,) image_array_b = image_array_b.reshape(w*h,) # print("image_array_r.shape:",image_array_r.shape) # (173056,) img_array_3 = [image_array_r,image_array_g,image_array_b] # 合并成三维，再reshape至一维 img_array_3 = np.array(img_array_3) img_array_3 = img_array_3.reshape(3*w*h,)

这段代码中，首先使用PIL库中的split()函数将图像拆分为R、G、B三个通道的图像。接着将每个通道的图像转换为numpy数组，并将像素值归一化到0到1之间。然后，将每个通道的数组reshape为一维数组，最后将三个通道的数组合并成一个三维数组，并将其reshape为一维数组。最终返回的就是一个一维的numpy数组。