无符号8位整数类型转换成二维矩阵

假设你有一个无符号8位整数类型的数组arr，你可以将其转换成一个二维矩阵，如下：

int numRows = …; // 行数
int numCols = …; // 列数
vector<vector<uint8_t>> matrix(numRows, vector<uint8_t>(numCols));
for (int i = 0; i < numRows; i++) {
for (int j = 0; j < numCols; j++) {
matrix[i][j] = arr[i * numCols + j];
}
}

这段代码创建了一个 numRows 行，numCols 列的二维矩阵 matrix，并将一维数组 arr 中的元素按行填充到矩阵中。注意，这里使用了 STL 中的 vector 类型来表示二维矩阵。

相关问题

无符号8位整数类型转换成二维矩阵matlab代码

这是一个简单的示例代码，将无符号8位整数类型转换成二维矩阵：

x = uint8([1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]);
mat = reshape(x, 3, 4);

在这个例子中，我们使用uint8函数将数据类型转换成无符号8位整数类型。接下来，我们使用reshape函数将一维数组转换成一个3行4列的二维矩阵。

Python 给一个5×5的二维矩阵添加高斯噪声，并说明每句代码含义

好的，以下是实现该功能的Python代码及解释：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def add_gaussian_noise(image, mean, std):
    row, col = image.shape
    # 根据高斯分布生成随机噪声
    noise = np.random.normal(mean, std, (row, col))
    # 将噪声添加到原始图像上
    noisy_image = np.clip(image + noise, 0, 255).astype('uint8')
    return noisy_image

# 创建一个5×5的随机矩阵作为原始图像
image = np.random.rand(5, 5) * 255
# 添加均值为0，标准差为50的高斯噪声
noisy_image = add_gaussian_noise(image, 0, 50)

解释：

1. `import numpy as np`：导入NumPy库并取别名为`np`，用于处理矩阵数据。
2. `from scipy.stats import norm`：从SciPy库中导入`norm`，用于生成高斯分布随机数。
3. `def add_gaussian_noise(image, mean, std):`：定义一个函数`add_gaussian_noise`，接受三个参数：原始图像`image`、高斯分布的均值`mean`、高斯分布的标准差`std`。
4. `row, col = image.shape`：获取原始图像的行数和列数。
5. `noise = np.random.normal(mean, std, (row, col))`：使用NumPy的`random.normal`函数生成均值为`mean`，标准差为`std`，形状为`(row, col)`的高斯分布随机数矩阵。
6. `noisy_image = np.clip(image + noise, 0, 255).astype('uint8')`：将原始图像和随机噪声相加，并使用`np.clip`函数将结果限制在0到255之间，以避免像素值越界。最后使用`astype('uint8')`将结果转换为无符号8位整数类型，以便于显示和保存。
7. `image = np.random.rand(5, 5) * 255`：创建一个5×5的随机矩阵作为原始图像，像素值范围为0到255。
8. `noisy_image = add_gaussian_noise(image, 0, 50)`：调用`add_gaussian_noise`函数并传入原始图像`image`，均值为0，标准差为50，生成带有高斯噪声的图像。