np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)

这是一个使用NumPy库创建一个三维数组的代码行，其中第一维表示行数，第二维表示列数，第三维表示每个位置存储的值的数量。在这个例子中，每个位置存储两个无符号8位整数（即一个像素有两个通道），并且数组中所有元素的值都初始化为0。这种类型的数组通常用于图像处理中的操作，例如存储图像的像素值或计算图像的梯度等。

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rows, cols = scr.shape[:2] sigma2 = 0.01 x, y = np.mgrid[-1:1:2.0 / rows, -1:1:2.0 / cols] z = 1 / (2 * np.pi * sigma2) * np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma2)) zNorm = np.uint8(cv2.normalize(z, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255] maskGauss = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) maskGauss[:, :, 0] = zNorm maskGauss[:, :, 1] = zNorm

这段代码是在使用 OpenCV 库进行高斯滤波时，生成高斯核的代码。具体来说，代码中首先获取原始图像的尺寸，然后设定高斯核的方差为 sigma2，接着使用 np.mgrid 函数生成一个二维矩阵，用于表示高斯核中每个元素的位置坐标。接下来，利用高斯核的定义公式，计算每个位置上的高斯权值，并将其归一化到 [0,255] 的范围内。最后，将高斯核保存在一个三维数组 maskGauss 中，其中第一维和第二维分别表示高斯核在 x 和 y 方向上的权值分布，第三维表示颜色通道。这段代码中生成的高斯核可以用于对原始图像进行平滑处理，以消除噪声和细节。

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数和列数。

函数接着使用np.meshgrid函数生成网格坐标，并根据频率域滤波器的公式计算出增益系数Z。然后，将增益系数Z乘以中心化的傅里叶变换结果gray_fftshift，得到增益后的频率域图像dst_fftshift。

接着，将增益后的频率域图像dst_fftshift乘以(h - l)，再加上l，得到最终的频率域图像。然后，使用np.fft.ifftshift函数将频率域图像逆中心化，并使用np.fft.ifft2函数将其转换回空间域。最后，将输出图像进行限幅处理，转换为8位无符号整数类型，然后返回输出图像。