解释代码 def gradient_color(self, c1, c2, coeff): """ :return: """ c1 = np.array(mpl.colors.to_rgb(c1)) c2 = np.array(mpl.colors.to_rgb(c2)) color = mpl.colors.to_rgb(c1 + coeff * (c2 - c1)) return tuple([int(c * 255) for c in color])
时间: 2023-06-05 20:08:29 浏览: 35
这个函数是用来生成两个颜色之间过渡的颜色。输入参数包括两个颜色 c1 和 c2,以及一个系数 coeff,表示 c1 和 c2 之间的过渡程度。函数通过先将颜色转换为 RGB 值,计算两个颜色之间的线性插值,最后将插值结果转换为颜色值。返回值为 RGB 值组成的元组。
相关问题
def gradient_color(lenght): t_colors = [] paired = plt.get_cmap('Paired') for i in range(lenght): c = paired(i / float(lenght)) t_colors += [colors.to_hex(c)] return t_colors,说明此函数的作原理,每次生成的颜色会保持一致嘛,如果不能,如何修改程序以保持每次输出的颜色都一样
这个函数的作用是生成一组渐变色。它首先使用 matplotlib 库中的“Paired”调色板生成一系列预定义的配对颜色,然后根据输入的长度,将这些颜色平均分配,从而生成一组渐变色。
由于这个函数是基于随机算法生成颜色,所以每次生成的颜色可能会有所不同。如果想要保持每次输出的颜色都一样,可以在函数内添加一个随机种子,例如:
```python
import random
def gradient_color(length, seed=0):
random.seed(seed)
t_colors = []
paired = plt.get_cmap('Paired')
for i in range(length):
c = paired(i / float(length))
t_colors += [colors.to_hex(c)]
return t_colors
```
在这个修改后的函数中,我们添加了一个随机种子参数,使得每次生成的颜色都基于相同的随机数种子,从而保持输出颜色的一致性。
如果要等价实现下列代码,应该如何更改def edge_detection(image, type): if type == 'roberts': roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]]) roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]]) # roberts 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_x) gradient_y_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_y) edges_roberts = cv2.add(np.abs(gradient_x_roberts), np.abs(gradient_y_roberts)) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]) prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]) # prewitt 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_x) gradient_y_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_y) edges_prewitt = cv2.add(np.abs(gradient_x_prewitt), np.abs(gradient_y_prewitt)) edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt) return edges_prewitt elif type == 'sobel': # Sobel算子 sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) # Sobel 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_x) gradient_y_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_y) edges_sobel = cv2.add(np.abs(gradient_x_sobel), np.abs(gradient_y_sobel)) edges_sobel = np.uint8(edges_sobel) return edges_sobel elif type == 'canny': edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100) return edges else: raise NotImplementedError
为了实现等价功能,可以使用下列代码:
```python
def edge_detection(image, type):
if type == 'roberts':
roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]])
roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]])
gradient_x_roberts = conv2d(image, roberts_x)
gradient_y_roberts = conv2d(image, roberts_y)
edges_roberts = np.abs(gradient_x_roberts) + np.abs(gradient_y_roberts)
edges_roberts = np.uint8(edges_roberts)
return edges_roberts
elif type == 'prewitt':
prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]])
prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]])
gradient_x_prewitt = conv2d(image, prewitt_x)
gradient_y_prewitt = conv2d(image, prewitt_y)
edges_prewitt = np.abs(gradient_x_prewitt) + np.abs(gradient_y_prewitt)
edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt)
return edges_prewitt
elif type == 'sobel':
sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]])
gradient_x_sobel = conv2d(image, sobel_x)
gradient_y_sobel = conv2d(image, sobel_y)
edges_sobel = np.abs(gradient_x_sobel) + np.abs(gradient_y_sobel)
edges_sobel = np.uint8(edges_sobel)
return edges_sobel
elif type == 'canny':
edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100)
return edges
else:
raise NotImplementedError
```
主要的改动在于使用了自定义的 `conv2d` 函数替换了原来的 `cv2.filter2D` 函数。由于 `cv2.filter2D` 函数的实现方式与 `conv2d` 函数有所不同,因此替换后需要重新计算梯度,并对梯度进行绝对值处理和类型转换。
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