np.zeros((2,), dtype=np.float)
时间: 2023-11-29 15:45:40 浏览: 74
以下是生成包含两个元素的零一维数组,且各元素为float类型的例子:
```python
import numpy as np
array = np.zeros((2,), dtype=np.float)
print(array, array.shape, array.dtype) # 输出:[0. 0.] (2,) float64
```
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def agglr(costVolume, color_left, color_right, maxDis, P1, P2, thres): H = costVolume.shape[0]; W = costVolume.shape[1] imgL = color_left.astype(np.float32); imgR = color_right.astype(np.float32) penalties = np.zeros(shape=(maxDis), dtype=np.float32) aggtwo = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggfour = np.zeros(shape=(H, W, maxDis), dtype=np.float32) aggtwo[:, 0, :] = costVolume[:, 0, :] aggfour[:, W - 1, :] = costVolume[:, W - 1, :]啥意思
这段代码是实现了一个聚合算法,用于计算左右两个图像之间的视差。其中,costVolume是一个三维的张量,表示各个像素点在不同视差下的代价值;color_left和color_right分别表示左右两张图像的像素值;maxDis表示最大视差值;P1和P2是用于计算代价值的参数;thres是一个阈值,用于控制是否聚合到更多像素。
代码中,首先获取图像的高度和宽度,将左右两张图像转换为浮点数类型。然后定义penalties、aggtwo和aggfour三个张量,分别用于存储惩罚、两个方向的聚合结果和四个方向的聚合结果。在第一列和最后一列分别初始化两个方向的聚合结果。
def aggodd(result, CostVolume): agged = np.zeros(shape=(CostVolume.shape[0], CostVolume.shape[1], CostVolume.shape[2]), dtype=np.float32) agg = np.zeros(shape=(CostVolume.shape[0], CostVolume.shape[1], CostVolume.shape[2]), dtype=np.float32)什么意思
这段代码定义了两个numpy数组,agged和agg,以及一个函数aggodd。函数aggodd接受两个参数result和CostVolume,其中CostVolume是一个三维的numpy数组,而result没有被使用。函数的目的是对CostVolume进行聚合操作,将每个位置的值变为其周围某个范围内所有值的平均数。具体地,函数先将agged数组每个元素都置为0,然后对于每个位置(i,j,k),将其周围的所有元素加起来,并将结果保存在agg(i,j,k)中。最后,将agg数组中每个元素除以该位置周围元素的数量,即可得到聚合后的结果。
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