np.argmax(histogram)

时间: 2024-05-02 14:15:13 浏览: 170
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Histogram.rar_histogram

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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peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x ]) 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 表示取直方图中像素值小于阈值的部分，hist_y[hist_x ] 是对应的直方图值。最大值的索引即为...

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

peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + thr - hist_x[0] # 将数组转换成int64数据类型并进行归一化 np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np...

def predict(patches, DEBUG): labels = np.zeros(len(patches)) index = 0 for Amplitude, theta in patches: #过滤梯度太小的点 mask = (Amplitude>25).astype(np.float32) h, b = np.histogram(theta[mask.astype(np.bool_)], bins=range(0,80,5)) low, high = b[h.argmax()], b[h.argmax()+1] #统计直方图峰值方向的点数 newmask = ((Amplitude>25) * (theta<=high) * (theta>=low)).astype(np.float32) value = ((Amplitude*newmask)>0).sum() #进行阈值设置，根据不同的场景进行调节 if value > 1500: labels[index] = 1 index += 1 #调试模式下，打印相关的参数 if(DEBUG): print(h) print(low, high) print(value) cv2.imshow("newAmplitude", Amplitude*newmask) cv2.waitKey(0) return labels

这段代码是一个函数，输入参数为patches和DEBUG，输出为labels。其中，patches是一个包含Amplitude和theta两个数组的列表。这个函数的作用是通过对Amplitude和theta做一系列处理，判断每个点是否为目标点，并将结果...
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