_, x = np.nonzero(np.bitwise_not(mask))

这段代码使用了 NumPy 库中的函数。首先，`mask` 是一个布尔类型的 NumPy 数组，表示某些元素是否被遮盖（即被掩盖）。`np.bitwise_not(mask)` 对 `mask` 数组中的元素进行按位取反的操作，得到一个新的布尔数组。然后，`np.nonzero()` 函数返回新数组中非零元素的索引。由于新数组中的元素只有 `True` 和 `False`，所以 `np.nonzero()` 函数返回的是 `True` 元素的索引。这些索引被分别赋值给 `_` 和 `x` 两个变量。通常情况下，`_` 表示一个无用的变量，因此它被用来丢弃 `np.nonzero()` 函数返回的第一个输出，而只保留第二个输出 `x`，它是一个一维的整数数组，包含所有非零元素的索引。

相关问题

reg_node = np.nonzero(node_list)得到的reg_node是什么格式，已知node_list为2维数组

`reg_node`是一个一维数组，其中包含了`node_list`中非零元素的下标。具体来说，`np.nonzero(node_list)`返回一个元组，其中元组中的每个元素都是一个一维数组，这些数组分别包含了`node_list`中非零元素的下标。因为`node_list`是一个二维数组，所以`np.nonzero(node_list)`返回的元组中应该包含两个一维数组，例如：

node_list = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])
reg_node = np.nonzero(node_list)
print(reg_node)

输出结果为：

(array([0, 1, 1, 2]), array([1, 0, 2, 1]))

其中`reg_node[0]`就是包含了非零元素的行下标，`reg_node[1]`就是包含了非零元素的列下标。如果想要获取所有的非零元素的下标，可以直接使用`np.transpose(np.nonzero(node_list))`。

rows, cols = np.nonzero(roi)

这段代码的作用是获取掩膜`roi`中非零像素的行列坐标。在图像处理中，我们经常需要获取掩膜中非零像素的位置，以便于对这些像素进行特定的处理。在这里，我们使用`np.nonzero`函数获取掩膜`roi`中非零像素的行列坐标，分别存储在`rows`和`cols`两个数组中。这个操作可以用于后续的ROI提取、分割等处理。需要注意的是，`np.nonzero`函数返回的行列坐标是分别存储在两个数组中的，因此在使用之前需要对这两个数组进行合并。