np.random.poisson(lam=self.UE_num)改成均匀随机分布

`np.random.poisson(lam=self.UE_num)`生成的是泊松分布随机数，它描述的是在一定时间内发生事件的平均次数。如果你想将这个结果转换成均匀分布，可以先计算泊松分布得到的期望值（即lam参数的值），然后利用`np.random.uniform`函数从0到该期望值范围内生成均匀随机数。

假设`self.UE_num`就是泊松分布的λ参数，你可以这样做：

import numpy as np

# 计算均匀分布的范围
uniform_min = 0
uniform_max = self.UE_num

# 生成均匀分布的随机数
random_uniform = np.random.uniform(low=uniform_min, high=uniform_max, size=None)

这里`size=None`表示生成一个与`self.UE_num`大小相同的数组，如果需要生成特定数量的随机数，可以传入相应的整数作为size参数。

请注意，泊松分布本身就具有一定的随机性，如果你需要完全控制生成的结果，那么均匀分布可能不是一个理想选择。但是，如果你确实想模拟类似的行为，上述代码可以提供一种解决方案。

相关问题

image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环

可以使用numpy的随机函数生成随机的坐标，然后使用numpy的切片和花式索引方式对图像进行操作，可以避免使用循环。

以下是优化后的代码：

import numpy as np
import cv2

grayImage = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 转换为浮点型
image = grayImage.astype(float)

percent = 0.001
num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1])

# 生成随机坐标
rand_x = np.random.randint(0, image.shape[0], num)
rand_y = np.random.randint(0, image.shape[1], num)

scale = 150
noise = np.random.poisson(scale, num)

# 对图像进行操作
image[rand_x, rand_y] += noise

# 调整像素值范围
out = np.clip(image, 0, 255)

# 转换为8位整型
expon_image = out.astype(np.uint8)

print(expon_image.shape)
cv2.imshow("expon_image", expon_image)
k = cv2.waitKey(0)

使用numpy的切片和花式索引方式，可以避免使用循环，提高代码的效率。同时，也需要注意对图像进行操作时，需要保证图像的类型一致，避免出现类型错误的问题。

for model in models: mesh_dir = os.path.join(model_root, model, 'textured.obj') save_dir = os.path.join(save_root, model) os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) print('Read mesh from:', mesh_dir) mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(mesh_dir) v = np.asarray(mesh.vertices) f = np.asarray(mesh.triangles) n = np.asarray(mesh.vertex_normals) v_poisson, n_poisson = pcu.sample_mesh_poisson_disk(v, f, n, num_samples=-1, radius=0.0002, use_geodesic_distance=True)

根据你提供的代码，可以看出pcu.sample_mesh_poisson_disk()是一个函数，用于在三角网格上进行Poisson磁盘采样。函数需要以下参数：

- vertices：形状为(n, 3)的NumPy数组，表示三角网格的顶点坐标。
- triangles：形状为(m, 3)的NumPy数组，表示三角网格的面信息。
- vertex_normals：形状为(n, 3)的NumPy数组，表示每个顶点的法向量。
- num_samples：int类型，表示采样的点数。如果num_samples<=0，则会自动计算采样点数。
- radius：float类型，表示Poisson磁盘采样的半径。
- use_geodesic_distance：bool类型，表示是否使用测地距离来计算采样点之间的最小距离。

函数返回两个值：

- v_poisson：形状为(num_samples, 3)的NumPy数组，表示采样得到的点的坐标。
- n_poisson：形状为(num_samples, 3)的NumPy数组，表示采样得到的点的法向量。

在你提供的代码中，函数被调用时传递了三角网格的顶点坐标v，面信息f和顶点法向量n，以及其他参数。函数返回的采样点坐标和法向量被分别赋值给了v_poisson和n_poisson。这些点可以用于后续的操作，例如点云配准等。