np.argmax(histogram)
时间: 2024-05-02 17:15:13 浏览: 19
np.argmax(histogram)是一个numpy库中的函数,它的作用是返回数组中最大值的索引。其中histogram是一个数组,np.argmax(histogram)会在这个数组中寻找最大值,并返回该值在数组中的索引。如果最大值有多个,则返回最先出现的那个最大值的索引。
举个例子,如果我们有一个数组histogram=[2, 4, 3, 6, 1],则np.argmax(histogram)会返回3,因为数组中的最大值6对应的索引是3。
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hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 )请完整详细的解释每一行的代码意思
这段代码是一段Python代码,用于计算一张图片的直方图并根据 Otsu 方法确定阈值,然后进行一些图像处理操作。具体解释如下:
第一行:
hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0])
此行代码计算非零像素值的直方图。exposure 是 scikit-image 库中的一个模块,用于图像处理。
stack 是输入的图像或一组图像,[stack > 0] 表示选取非零像素值。
计算出的直方图(hist_y)和对应的像素值(hist_x)存储在 hist_y 和 hist_x 变量中。
第二行:
thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0])
此行代码使用 Otsu 方法确定阈值。filters 是 scikit-image 库中的另外一个模块,用于图像过滤。
stack[stack > 0] 表示选取非零像素值的图像。
确定的阈值存储在变量 thr 中。
第三行:
peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr])
此行代码计算图像中空气部分的峰值。np.argmax 返回最大值的索引。此处 hist_x < thr 表示取直方图中像素值小于阈值的部分,hist_y[hist_x < thr] 是对应的直方图值。最大值的索引即为空气峰值的位置。
第四行:
hist_x[0]
此行代码取 hist_x 的第一个值。hist_x 数组存储了对应的像素值,第一个值即为最小像素值。
第五行:
peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr])
此行代码计算图像中土壤部分的峰值。与上面类似,取直方图中像素值大于阈值的部分的最大值索引,即为土壤峰值的位置。
第六行:
(thr - hist_x[0])
此行代码计算阈值与最小像素值之间的差值。
第七行:
hist_x[0]
此行代码还是取 hist_x 的第一个值,没有变化。
第八行:
np_volume = np_volume.astype(np.int64)
此行代码将数组 np_volume 的像素值类型转换为 int64 类型。
第九至十二行:
for i in range(len(np_volume)):
np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 )
这四行代码是对图像进行处理和转换。遍历 np_volume 数组的每一个像素,将其减去空气峰值,然后将结果限制在 0 ~ 1 之间,除以土壤峰值与空气峰值之差,再乘以 128 得到 0 ~ 128 之间的值,转换为 int 类型赋值给 np_volume。
以上就是这段代码的详细解释。
import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) 请详细解释每一行的代码意思
这是一段 Python 代码,它进行了体积数据的预处理,具体解释如下:
```
import argparse # 用来解析命令行参数
import logging # 用来记录日志
import re # 用来进行正则表达式的匹配
from multiprocessing import Process, Queue # 用来进行并行计算
from pathlib import Path # 用来处理文件路径
import numpy as np # 用来处理数组数据
from skimage import exposure, filters # 用来进行图像处理
from modules.config import logger # 从 modules.config 模块中导入日志记录器
from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func # 从 modules.volume 模块中导入一些函数
def normalize_intensity(np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger):
"""
对给定的 3D 图像进行归一化处理,返回归一化后的 3D 图像。
Args:
np_volume: 给定的 3D 图像,数据类型为 np.ndarray。
relative_path: 3D 图像在磁盘上的相对路径,数据类型为 Path。
logger: 用来记录日志的 Logger 对象,数据类型为 logging.Logger。
Returns:
进行归一化处理后的 3D 图像,数据类型为 np.ndarray。
"""
logger.info(f"[processing start] {relative_path}")
# 取中间的 32 张图像,作为计算阈值和峰值的输入
nstack = len(np_volume)
stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16]
# 使用 skimage 库中的直方图均衡化和 OTSU 二值化算法,得到背景和前景
hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0])
thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0])
peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr])
peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0])
# 对原始的 3D 数据进行归一化处理,将灰度值线性映射到 0-127 范围内
np_volume = np_volume.astype(np.int64)
for i in range(len(np_volume)):
np_volume[i] = ((np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2)
logger.info(f"[processing end] {relative_path}")
# 对归一化后的 3D 图像进行再次线性映射,将灰度值映射到 0-255 范围内
return exposure.rescale_intensity(
np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255)
).astype(np.uint8)
```
具体的注释在代码中已经给出。