python语言中np.unique(time1)的含义

在Python中，`np`代表NumPy库，`np.unique()`函数可以用于查找一个数组中的唯一元素，并返回一个已排序的数组。

假设 `time1` 是一个NumPy数组，那么 `np.unique(time1)` 的含义是：查找 `time1` 中的唯一元素，并返回一个已排序的数组。如下所示：

import numpy as np

time1 = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 6, 7, 7])

unique_time1 = np.unique(time1)

print(unique_time1)  # 输出 [1 2 3 4 5 6 7]

在上述代码中，`time1` 数组中有重复的元素，即 1, 2 和 3。`np.unique()` 函数会返回一个只包含唯一元素的数组，并按照升序排序。

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# ！/usr/bin/env python # -*- coding：utf-8 -*- # author: haotian time:2019/9/14 import numpy as np f = open("./data/CD_Flight190914A.csv", "rb") excel = open("./data/time_flight.csv", "w+") # position_exl = open("./data/position_exl.csv", "w+") schedule = np.loadtxt(f, dtype=str, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(4,)) # 分隔符 空格 Array = np.zeros(209) count = 1 i = 0 n = 0 while i < (len(schedule)-1): if schedule[i] == schedule[i + 1] : # 如果航班时间重复 创建一个不重复的时间表记录重复次数 count = count + 1 else: Array[n] = count #Array存的重复次数 count = 0 n = n + 1 i = i + 1 new_schedule,a = np.unique(schedule,return_index=True) #去掉相同时间的数据 # for i in range(len(position)): # position_exl.write(str(position[i])+',\n') # position_exl.close() # position_exl = open(("./data/position_exl.csv", "w+")) # position = np.loadtxt(position_exl, dtype=float, delimiter=",", skiprows=0, usecols=(0,)) # new_schedule = [len(position)*''] # n = 0 # numbers = [ int(x) for x in position ] # for i in range(numbers): # new_schedule[n] = schedule[i] # n = n + 1 excel.write("Schedule,PlaneNum"+'\n') for i in range(len(new_schedule)-1): excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+",\n") excel.close() ''' 此时的数据time_flight.csv由于排序的原因导致时间的序列不一致， 最终数据用excel降序排列并保存到schedule_PlaneNum.csv中 '''完善并使其运行

这段代码是用来处理航班时间表的，读取 CD_Flight190914A.csv 文件中的航班时间数据，统计每个时间段内的航班数目，然后将数据保存到 time_flight.csv 文件中。其中，new_schedule 保存去重后的时间表，Array 数组保存每个时间段内的航班数目。

代码存在一些问题，比如：

1. 在写入文件时，每行最后多了一个逗号，需要去掉。
2. position_exl 文件的路径错误，应该是 "./data/position_exl.csv"。
3. position_exl 文件没有正确写入，应该是使用 f.write() 方法写入数据。
4. 关于 position_exl 文件的处理，代码中存在一些注释，但是没有被执行，需要根据需要进行修改。

修改后的代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# author: haotian time:2019/9/14

import numpy as np

f = open("./data/CD_Flight190914A.csv", "rb")
excel = open("./data/time_flight.csv", "w+")
position_exl = open("./data/position_exl.csv", "w+")

schedule = np.loadtxt(f, dtype=str, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(4,))  # 分隔符 空格
Array = np.zeros(209)
count = 1
i = 0
n = 0

while i < (len(schedule)-1):
    if schedule[i] == schedule[i + 1]:
        count = count + 1
    else:
        Array[n] = count
        count = 0
        n = n + 1
    i = i + 1

# 将时间表去重
new_schedule, a = np.unique(schedule, return_index=True)

# 将位置信息写入到 position_exl 文件中
for i in range(len(new_schedule)):
    position_exl.write(str(i+1) + ',\n')
position_exl.close()

# 重新打开 position_exl 文件，并读取数据
position_exl = open("./data/position_exl.csv", "r")
position = np.loadtxt(position_exl, dtype=float, delimiter=",", skiprows=0, usecols=(0,))

# 将航班时间和航班数目写入到 excel 文件中
excel.write("Schedule,PlaneNum\n")
for i in range(len(new_schedule)):
    excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+"\n")
excel.close()

# 将 excel 文件降序排列
data = np.loadtxt("./data/time_flight.csv", dtype=str, delimiter=",", skiprows=1)
data = data[data[:, 1].astype(int).argsort()[::-1]]

# 将排好序的数据保存到 schedule_PlaneNum.csv 文件中
np.savetxt("./data/schedule_PlaneNum.csv", data, delimiter=",", fmt="%s")

t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png') #保存图片怎么提取超像素块的位置和大小

要提取超像素块的位置和大小，可以按照以下步骤进行：

1. 遍历所有超像素块，计算每个超像素块的位置和大小信息，例如左上角坐标、宽度和高度等。

2. 将每个超像素块的位置和大小信息保存到一个列表或数组中，以便后续使用。

以下是一个示例代码，使用SLIC算法提取超像素块的位置和大小：

import cv2
import numpy as np

# 加载原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 进行SLIC超像素分割
seg = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLIC, 100, 10)
segments = seg.iterate(10)

# 获取超像素块位置和大小
superpixel_blocks = []
for i in range(seg.getNumberOfSuperpixels()):
    mask_i = segments == i
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(mask_i.astype(np.uint8))
    superpixel_blocks.append((x, y, w, h))

# 输出结果
print(superpixel_blocks)

请注意，以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。