具体解释arr[crop_y: crop_y + image_size, crop_x: crop_x + image_size]
时间: 2024-05-26 15:11:46 浏览: 17
这段代码是Python中用于对数组或者矩阵进行切片的语法。其中,arr为要进行切片操作的数组或矩阵,crop_y和crop_x为起始位置,image_size为切片的大小。在这个语法中,冒号左侧表示起始位置,冒号右侧表示结束位置,如果省略则默认为从开始或者到结束。因此,arr[crop_y: crop_y+image_size, crop_x:crop_x+image_size]的意思是从arr数组中从crop_y开始,切片大小为image_size的行,从crop_x开始,切片大小为image_size的列。
相关问题
class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=False, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop # 随机裁剪 self.random_flip = random_flip # 随机翻转 def len(self): return len(self.local_images) # 获取数据集的数量,对于类而言,len()函数是没有办法直接计算类的长度的,如果在类中没有定义__len__()方法 # 来指明程序到底该计算哪个属性的长度时,在终端我们必须采用len(对象.属性)才能得到我们想要的结果。 def getitem(self, idx): path = self.local_images[idx] with bf.BlobFile(path, "rb") as f: pil_image = Image.open(f) pil_image.load() pil_image = pil_image.convert("RGB") if self.random_crop: arr = random_crop_arr(pil_image, self.resolution) else: arr = center_crop_arr(pil_image, self.resolution) if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1] arr = arr.astype(np.float32) / 127.5 - 1 out_dict = {} if self.local_classes is not None: out_dict["y"] = np.array(self.local_classes[idx], dtype=np.int64) return np.transpose(arr, [2, 0, 1]), out_dict,如何调用其 getitem 方法
可以通过以下方式调用 `getitem` 方法:
```python
# 实例化 ImageDataset 类
dataset = ImageDataset(resolution=256, image_paths=image_paths, classes=classes, shard=0, num_shards=1, random_crop=True, random_flip=True)
# 获取第一个数据的输入和输出
x, y = dataset[0]
# 打印获取到的输入和输出
print("Input shape:", x.shape) # (3, 256, 256)
print("Output:", y) # {'y': 0},如果 ImageDataset 类中 self.local_classes 为 None,则输出为 {}
```
注意:`getitem` 方法返回的是一个元组,其中第一个元素为输入,第二个元素为输出。如果 ImageDataset 类中 self.local_classes 为 None,则输出为一个空字典。
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'crop'
这个错误通常是由于使用numpy数组对象而不是图像对象调用了crop()函数造成的。crop()函数是图像处理库中的一个函数,它只能够作用于图像对象上,而numpy数组对象并没有该函数,因此会报出该错误。
要解决这个问题,你需要在使用crop()函数之前,将你的numpy数组转换为图像对象。你可以使用PIL库中的Image.fromarray()函数来将numpy数组转换为图像对象。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 假设你的numpy数组为arr
img = Image.fromarray(np.uint8(arr)) # 将numpy数组转换为图像对象
crop_img = img.crop((x1, y1, x2, y2)) # 对图像对象进行裁剪
```
请注意,此代码中的x1、y1、x2、y2代表你想要裁剪的矩形区域的左上角和右下角坐标。你需要根据你的具体情况来修改这些值。
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