import numpy as np def transformation(array,image_size=0): ite = int((image_size/2)+1) print(ite) for num in range(1, ite): array[(num*2)-1] = array[(num*2)-1, ::-1] return array解释这个代码

这是一个 Python 代码，其中定义了一个名为 transformation 的函数，使用了NumPy模块。该函数的作用是将输入的数组进行变换，并返回变换后的数组。

该函数接受两个参数，第一个是要进行变换的数组，第二个是图片尺寸，默认为0。在函数中，首先计算了变换所需迭代的次数（ite）。

接下来，通过循环从1到ite，对数组进行变换操作。变换操作是将数组的奇数列（(num*2)-1）进行水平翻转（::-1）。

最后，该函数返回变换后的数组。

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import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

要将代码改为多线程运算，您可以使用 TensorFlow 的 `tf.train.Coordinator()` 和 `tf.train.start_queue_runners()` 来管理和启动多个线程。以下是修改后的代码示例：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter

num_threads = 4

def evaluate_one_image(image_array, index):
    with tf.Graph().as_default():
        BATCH_SIZE = 1
        N_CLASSES = 4 
        
        image = tf.cast(image_array, tf.float32)
        image = tf.image.per_image_standardization(image)
        image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 
        
        logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) 
        logit = tf.nn.softmax(logit)
        
        x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 
        logs_train_dir = 'log/'
        
        saver = tf.train.Saver()
        
        with tf.Session() as sess:
            prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})   
            max_index = np.argmax(prediction)
            
            # 将结果写入 Excel 表格
            workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx')
            worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')
            worksheet.write(index, 0, max_index)
            workbook.close()

def evaluate_images(test_img):
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for index, img in enumerate(test_img):
        image = Image.open(img)
        image = image.resize([208, 208])
        image_array = np.array(image) 
        
        # 在每个线程中调用 evaluate_one_image()
        tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start()

    # 请求停止所有线程
    coord.request_stop()
    # 等待所有线程完成
    coord.join(threads)

if __name__ == '__main__':
    test_dir = 'data/test/'
    import glob
    import xlwt
    test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
    evaluate_images(test_img)

在修改后的代码中，我们首先定义了一个新的函数 `evaluate_one_image()`，它接受图像数组和索引作为参数，表示要评估的单个图像。在这个函数中，我们将使用传递的图像数组进行评估操作。

然后，在 `evaluate_images()` 函数中，我们使用 `tf.train.Coordinator()` 和 `tf.train.start_queue_runners()` 启动了多个线程。在每个线程中，我们使用 `tf.compat.v1.threading.Thread()` 创建一个新的线程，并在其中调用 `evaluate_one_image()` 函数来评估图像。

最后，在主函数中通过调用 `evaluate_images()` 函数来启动评估过程。

这样，您就可以利用多线程同时评估多个图像了。

希望对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

优化该段代码import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) r, g, b = np.mean(img_np[:, :, 0]), np.mean(img_np[:, :, 1]), np.mean(img_np[:, :, 2]) avg = (r + g + b) / 3 img_np[:, :, 0] = np.minimum(img_np[:, :, 0] * (avg / r), 255) img_np[:, :, 1] = np.minimum(img_np[:, :, 1] * (avg / g), 255) img_np[:, :, 2] = np.minimum(img_np[:, :, 2] * (avg / b), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np)) return new_img并且保存图像

可以尝试以下优化：

1. 使用 `np.mean()` 计算图片的平均值，可以使用 `np.average()` 或者 `np.mean(axis=(0,1))` 代替，后者可以减少一个维度的计算，提高效率。

2. 在计算 `avg` 时，可以使用 `np.mean()` 计算三个通道的平均值，这样可以减少一次加法计算，提高效率。

3. 对于数组的运算，可以使用 NumPy 提供的函数，如 `np.multiply()`，这样可以利用 NumPy 的向量化计算，提高效率。

4. 在创建新的图片时，可以指定图片的格式，如 `Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')`，这样可以减少类型转换的时间。

优化后的代码如下：

import numpy as np 
from PIL import Image 

def white_balance(image_path):
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    img_np = np.array(img)

    avg = np.mean(img_np, axis=(0,1))

    img_np[:,:,0] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,0], avg[1]/avg[0]), 255)
    img_np[:,:,1] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,1], avg[1]/avg[1]), 255)
    img_np[:,:,2] = np.minimum(np.multiply(img_np[:,:,2], avg[1]/avg[2]), 255)

    new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np), mode='RGB')
    new_img.save('new_image.jpg')
    return new_img