block_ele = np.asarray([N_pad,(L_img-N_pad)/4,(L_img-N_pad)/2,(L_img-N_pad)*3/4,(L_img - N_pad - 1)])是什么意思

时间: 2024-03-29 13:40:55 浏览: 53
这行代码是将一个列表 `[N_pad,(L_img-N_pad)/4,(L_img-N_pad)/2,(L_img-N_pad)*3/4,(L_img - N_pad - 1)]` 转换为一个numpy数组 `block_ele`。 其中,`N_pad` 和 `L_img` 是变量,表示图像的边缘填充的大小和图像的长度。 将 `L_img` 减去 `N_pad` 表示去除图像填充之后的长度,然后将其除以4、2和3/4,得到三个块的边长,最后再减去1,得到第四个和第五个块的边长。 这行代码的作用是计算图像分割时每个块的边长。
相关问题

解释如下代码:for set_name,N_pic in zip(set_list,size_list): input_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' block_ele = np.asarray([N_pad,(L_img-N_pad)/4,(L_img-N_pad)/2,(L_img-N_pad)*3/4,(L_img - N_pad - 1)]) cor_row_center = np.tile(block_ele,[N_block,1]).reshape([1,N_cor], order='F')[0] cor_col_center = np.tile(block_ele,N_block) print (cor_row_center) print (cor_col_center) sys.exit(2) match_all = []

这段代码使用了for循环来遍历两个列表set_list和size_list中的元素,分别赋值给set_name和N_pic变量。接下来的一行代码拼接了文件路径,input_file变量存储了文件路径。接下来的代码使用了numpy库创建了一个名为block_ele的数组,该数组包含了5个元素,分别为N_pad,(L_img-N_pad)/4,(L_img-N_pad)/2,(L_img-N_pad)*3/4,(L_img - N_pad - 1)。接下来的两行代码分别使用numpy的tile函数将block_ele数组复制了多次,并使用reshape函数将其转换为一个1行N_cor列的数组和一个N_block行的数组,分别赋值给了cor_row_center和cor_col_center变量。接下来的两行代码打印了cor_row_center和cor_col_center的值,最后一行代码使用了空列表match_all存储一些值。最后一行代码中的sys.exit(2)是一条退出程序的语句,会使程序退出并返回状态码2。

解释如下代码:import sys sys.path.append('../TOOLS')#导入Python 系统模块 sys,并将 '../TOOLS' 目录添加到 sys.path 中,使得 Python 解释器能够找到该目录下的模块和包。 from CIKM_TOOLS import *#导入名为 CIKM_TOOLS 的模块,并使用 * 通配符将该模块中的所有函数和变量导入到当前命名空间中。 L_img = 101 # size of image N_pad = 3 # Pad size of matching template N_block = 5 # number of blocks along each side of image N_cor = N_block**2 time1 = time.time() data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,N_pic in zip(set_list,size_list): input_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' block_ele = np.asarray([N_pad,(L_img-N_pad)/4,(L_img-N_pad)/2,(L_img-N_pad)*3/4,(L_img - N_pad - 1)]) cor_row_center = np.tile(block_ele,[N_block,1]).reshape([1,N_cor], order='F')[0] cor_col_center = np.tile(block_ele,N_block) print (cor_row_center) print (cor_col_center) sys.exit(2) match_all = []

这段代码首先导入了sys模块,并将'../TOOLS'目录添加到sys.path中,以便Python解释器能够找到该目录下的模块和包。接着,从CIKM_TOOLS模块中导入了所有的函数和变量。接下来定义了三个变量:L_img表示图像的大小,N_pad表示匹配模板的填充大小,N_block表示图像中的块的数量,N_cor表示一个块中的像素数。接着定义了data_folder变量,表示数据文件所在的文件夹。然后使用zip函数遍历了set_list和size_list两个列表,并将它们的元素分别赋值给了set_name和N_pic变量。接下来的代码拼接了数据文件的路径,并将其存储在了input_file变量中。然后使用numpy库创建了一个名为block_ele的数组,该数组包含了5个元素,分别为N_pad,(L_img-N_pad)/4,(L_img-N_pad)/2,(L_img-N_pad)*3/4,(L_img - N_pad - 1)。接下来的两行代码分别使用numpy的tile函数将block_ele数组复制了多次,并使用reshape函数将其转换为一个1行N_cor列的数组和一个N_block行的数组,分别赋值给了cor_row_center和cor_col_center变量。接下来的两行代码打印了cor_row_center和cor_col_center的值,最后一行代码使用了空列表match_all存储一些值。最后一行代码中的sys.exit(2)是一条退出程序的语句,会使程序退出并返回状态码2。
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