old_img = copy.deepcopy(image) orininal_h = np.array(image).shape[0] orininal_w = np.array(image).shape[1]啥意思

这段代码是在对一个图像进行处理。具体解释如下：

- `copy.deepcopy(image)`：将变量 `image` 深度复制一份，得到一个新的变量 `old_img`，这样避免了对原始变量的修改影响到后续的处理。
- `np.array(image).shape[0]`：将 `image` 转换为 numpy 数组，并获取其形状信息。这里的 `[0]` 表示获取第一个维度的大小，即图像的高度。
- `np.array(image).shape[1]`：同上，获取第二个维度的大小，即图像的宽度。
- 将获取到的高度和宽度分别存储在变量 `orininal_h` 和 `orininal_w` 中。

综合来看，这段代码的作用是对一张图像进行深度复制，并获取其高度和宽度信息。

相关问题

a1_1 = copy.deepcopy(a1) a2_1 = copy.deepcopy(a2)

这行代码使用了 Python 内置的 `copy` 模块中的 `deepcopy` 函数，用于深度复制（即递归复制所有子对象）对象 `a1` 和 `a2`，并将结果分别赋值给 `a1_1` 和 `a2_1`。

这样做是为了避免在修改 `a1` 或 `a2` 时影响到原始对象。使用浅复制（即只复制对象本身，而不复制其子对象）可能会导致修改原始对象的子对象，从而影响到复制后的对象。

fuzzy_key, fuzzy_val,contain_str = None, None,'' print(params) condition = {} for k, v in params.items(): if "%" in str(v): fuzzy_key = copy.deepcopy(k) fuzzy_val = copy.deepcopy(v) fuzzy_val = fuzzy_val.replace("%", "") if fuzzy_key != None: # del params[fuzzy_key] contain_str +='.filter({}__icontains="{}")'.format(fuzzy_key,fuzzy_val) else: condition[copy.deepcopy(k)] = copy.deepcopy(v)

这段代码是一个Python函数，用于对传入的params参数进行处理，得到包含模糊查询条件的字符串contain_str和精确查询条件的字典condition。首先定义了三个变量fuzzy_key、fuzzy_val和contain_str，其中fuzzy_key和fuzzy_val用于存储模糊查询条件的键和值，contain_str用于构造包含模糊查询条件的字符串。然后打印输出params参数，接下来遍历params字典，对每个键值对进行判断。如果值中包含%字符，就将该键和值保存到fuzzy_key和fuzzy_val中，并将fuzzy_val中的%字符删除，然后构造一个包含模糊查询条件的字符串，加入到contain_str中。如果值中不包含%字符，就将该键值对保存到condition字典中。最后返回contain_str和condition。