im2_blur += (128 * (im2_blur <= 1.0)).astype(im2_blur.dtype)
时间: 2024-02-01 15:12:07 浏览: 59
这行代码的作用是将 im2_blur 中小于等于 1.0 的像素值加上 128,并将结果转换为与 im2_blur 相同的数据类型。换句话说,它是将图像中过亮的部分进行模糊处理,使其更加自然。具体来说,如果像素值小于等于 1.0,则加上 128,否则不做处理。astype 方法用于将数据类型转换为指定的数据类型,这里使用 im2_blur.dtype 来保持数据类型一致。
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def correct_colours(im1, im2, landmarks1): blur_amount = COLOUR_CORRECT_BLUR_FRAC * numpy.linalg.norm( numpy.mean(landmarks1[LEFT_EYE_POINTS], axis=0) - numpy.mean(landmarks1[RIGHT_EYE_POINTS], axis=0)) blur_amount = int(blur_amount) if blur_amount % 2 == 0: blur_amount += 1 im1_blur = cv2.GaussianBlur(im1, (blur_amount, blur_amount), 0) im2_blur = cv2.GaussianBlur(im2, (blur_amount, blur_amount), 0) # 避免被零除的错误。 im2_blur += (128 * (im2_blur <= 1.0)).astype(im2_blur.dtype) return (im2.astype(numpy.float64) * im1_blur.astype(numpy.float64) / im2_blur.astype(numpy.float64))
这段代码的作用是对两张图像进行颜色校正,使它们具有相似的颜色分布。它的输入参数为两张图像(im1和im2)和第一张图像的关键点(landmarks1)。其中,通过计算左右眼关键点的平均值,确定了高斯模糊的半径,然后对两张图像进行高斯模糊。接着,避免了被零除的错误,最后将im2校正为与im1具有相似颜色分布的图像。
import cv2 import numpy as np def denoise(images, ksize): avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype = np.float32) for img in images: blur_img = c2.GaussianBlur(img.ksize. 0) avg_img += blur_img avg_img /= len(images) avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8) return avg_img img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png') img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png') img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png') images = [img1, img2, img3] ksize = (5, 5) denoised_img = denoise(images, ksize) cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码运行之后报错显示:name 'avg_img' is not defined,该如何处理
在您提供的代码中,函数 `denoise()` 中的 `avg_img` 变量定义在循环中,因此它的作用域仅限于循环内部。当函数返回时,变量已经不存在了,因此在函数外部无法访问变量。为了解决这个问题,您需要将 `avg_img` 的定义移动到循环外部,以便它的作用域扩展到整个函数。以下是修改后的代码:
```
import cv2
import numpy as np
def denoise(images, ksize):
avg_img = np.zeros_like(images[0], dtype=np.float32)
for img in images:
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, ksize, 0)
avg_img += blur_img
avg_img /= len(images)
avg_img = np.round(avg_img).astype(np.uint8)
return avg_img
img1 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/text.png')
img2 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C.png')
img3 = cv2.imread('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/untitled1/R-C(1).png')
images = [img1, img2, img3]
ksize = (5, 5)
denoised_img = denoise(images, ksize)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在修改后的代码中,`avg_img` 变量在函数外部定义,并在循环中累加高斯模糊后的图像。最后,它被除以图像数,舍入并转换为 `uint8` 类型。函数返回 `avg_img` 变量的值,并在主程序中显示去噪后的图像。