img3 = np.zeros((1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2])) img3[0, :] = img2这是归一化处理吗

时间: 2023-09-23 16:08:50 浏览: 84
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对图像进行归一化，用于图像处理

star3星 · 编辑精心推荐
不完全是归一化处理。这段代码创建了一个形状为(1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2])的全零数组img3，然后将img2的值复制给img3的第一个元素，即img3[0]。这样做的目的是将img2变成一个4维数组，以便它可以输入到深度学习模型中进行处理。对于归一化处理，通常会将图像的像素值除以255，从而将它们缩放到0到1之间的范围内。这个代码中并没有进行这种归一化处理。
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def get_arm(img, T1, T2, L1, L2): H = img.shape[0]; W = img.shape[1] img = img.astype(np.int32) result = np.zeros(shape=(H, W, 4), dtype=np.uint8)啥意思

这段代码是一个函数，其名称为 get_arm，接收五个参数：img、T1、T2、L1、L2。函数体中，首先获取了输入图像的高度 H 和宽度 W，然后将图像转换为 int32 类型，接着创建了一个全零的 H×W×4 的数组 result，数据...

bin_img = np.zeros(shape=timg.shape, dtype=np.uint8)

这段代码的作用是创建一个与timg具有相同形状和数据类型的全零数组bin_img。...在这里，np.uint8表示无符号8位整数，即像素值范围在0到255之间。通常，这个数组会被用来存储二值化后的图像，其中像素值为0或255。

img3=np.zeros(img2.shape,dtype=np.uint8) img3[50:150,100:200,:]=255是什么意思

这段代码创建了一个与img2形状相同的numpy数组img3，并将其所有像素值初始化为0，数据类型为8位无符号整数。接下来，将img3的第50行到第150行、第100列到第200列的所有像素的RGB通道值都设置为255，即白色，这意味着...

img3 = np.zeros((1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2]))这步叫什么

这一步是创建一个全零的四维 numpy 数组，其形状为 (1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2])，其中第一个维度为 1 表示这个数组只有一个元素，后三个维度与 img2 相同。这个数组通常被用于存储单张图片的...

解释img2 = cv2.resize(img, (64, 64)) img3 = np.zeros((1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2])) img3[0, :] = img2

2. img3 = np.zeros((1, img2.shape[0], img2.shape[1], img2.shape[2]))：这行代码创建了一个4维的Numpy数组img3，用于保存缩放后的图片数据。其中第一维的大小为1，表示只有一张图片；第二维和第三维的大小...

drawing = np.zeros(img.shape[:], dtype=np.uint8)

This line of code creates a numpy array called 'drawing' with the same shape as the input image (img) and data type 'unsigned integer 8-bit' (dtype=np.uint8). The array is initialized with all values ...

import cv2 def save_image(img, path, nrow=10, padding=5): N,C,W,H = img.shape if (N%nrow!=0): print("N%nrow!=0") return ncol=int(N/nrow) img_all = [] for i in range(ncol): img_ = [] for j in range(nrow): img_.append(img[i*nrow+j]) img_.append(np.zeros((C,W,padding))) img_all.append(np.concatenate(img_, 2)) img_all.append(np.zeros((C,padding,img_all[0].shape[2]))) img = np.concatenate(img_all, 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,padding,img.shape[2])), img], 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,img.shape[1],padding)), img], 2) min_=img.min() max_=img.max() img=(img-min_)/(max_-min_)*255 img=img.transpose((1,2,0)) if C==3: img = img[:,:,::-1] img_.append

img_.append 的作用是将图像 img_ 添加到 img_all 列表中。这段代码是一个图像拼接的函数，用于将多个图像按照指定的行数和间距进行拼接，并保存为一张大图像。在这个函数中，img_ 是一个包含多个图像的列表，通过...

详细介绍和解读下面python代码 def get_transfer_values(current_dir, file_name): shape = (_images_per_file,) + img_size_touple + (3,) image_batch = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float16) image_batch = get_frames(current_dir, file_name) shape = (_images_per_file, transfer_values_size) transfer_values = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float16) transfer_values = \ image_model_transfer.predict(image_batch) return transfer_values

这段 Python 代码的作用是获取视频文件的特征向量。具体来说，它调用了 get_frames 函数获取视频文件的帧图像，然后使用 image_model_transfer 模型对这些图像进行特征提取，最终返回一个包含视频文件特征向量的 ...

def fun(img, t): row,col = np.shape(img) new_img = np.zeros([row+9,col+9]) for i in np.arange[1:row+1]: for j in np.arange[1:col+1]: new_img[i][j] = img[i-1][j-1] y = np.zeros([row,col]) row_t,col_t = np.shape(t) for i in range(row): for j in range(col): y_k = new_img[i:i+row_t,j:j+col_t] y(i,j) = np.sum(y_k*t) y1 = y return y1

在这个函数中，首先通过在输入图像周围添加一圈0来扩充图像大小，然后遍历图像中的每个像素点，将以该像素点为中心的图像块与卷积核进行卷积操作，得到卷积结果，并将结果保存在输出图像y中返回。

def mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3): h, w = img.shape[:2] img_show = np.zeros((h, w, 3)) if len(img.shape) == 3: img_show = img else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1) # specify color 1:red 2:green 3:blue img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0] img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0] img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255] return img_show

- img_show = np.zeros((h, w, 3))：创建一个与 img 大小相同的全0数组，用于展示掩码效果。 - if len(img.shape) == 3: img_show = img：如果 img 是彩色图像，直接将 img 赋值给 img_show，否则需要将 img ...

程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，优化程序def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

if self.depth.size == 0: # depth为空数组，直接返回或抛出异常 return # ... 此外，你也可以打印出一些中间变量的形状信息，以便在出现问题时更容易定位错误。例如，你可以在计算 self.X 和 self.Y 时增加...

程序运行提示ValueError: could not broadcast input array from shape (921600,) into shape (307200,)，优化程序 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

具体来说，self.X.T.reshape(-1)、-self.Y.T.reshape(-1) 和 -self.Z.T.reshape(-1) 这三行代码中，将二维数组转换成了一维数组，并且数组长度发生了变化。其中，self.X、self.Y 和 self.Z 都是形状为 ...

讲解这段代码的作用 diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8)

这段代码的作用是创建一个与original_img相同大小的全零矩阵(diff_image)，数据类型为8位无符号整数（dtype=np.uint8）。这个矩阵可以用于存储两个图像之间的差异或者像素点之间的差异。在图像处理中，经常需要计算...

优化代码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def logic_encrypt(im, x0, mu): xsize, ysize = im.shape # print(xsize, ysize) im = np.array(im).flatten() num = len(im) for i in range(100): x0 = mu * x0 * (1-x0) E = np.zeros(num) E[0] = x0 for i in range(0,num-1): E[i+1] = mu * E[i]* (1-E[i]) E = np.round(E*255).astype(np.uint8) im = np.bitwise_xor(E,im) im = im.reshape(xsize,ysize,-1) im = np.squeeze(im) im = Image.fromarray(im) return im img = cv2.imread('0.jpg',0) img = logic_encrypt(img,0.35,3) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) s = np.log(np.abs(fshift)) plt.imshow(s,'gray') plt.show()

2. 使用位运算代替 np.bitwise_xor()：在逻辑加密的部分，使用了 np.bitwise_xor() 进行位异或运算。你可以尝试使用位运算符 ^ 来替代，因为位运算通常比函数调用更高效。 3. 使用 in-place 操作：在逻辑加密的...

emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)

使用 np.zeros 函数创建一个所有元素都为 0 的数组，然后将其转换为 numpy.uint8 类型，以确保它在图像操作中正确地工作。然后，使用与原始图像相同的形状创建相同大小的黑色图像，以便在进行图像处理时使用。

def pix_gray(img_gray): h = img_gray.shape[0] w = img_gray.shape[1] gray_level = np.zeros(256) gray_level2 = np.zeros(256) for i in range(1, h - 1): for j in range(1, w - 1): gray_level[img_gray[i, j]] += 1 # 统计灰

函数首先获取输入图像的高度和宽度，然后创建两个长度为256的数组gray_level和gray_level2，用于存储像素的灰度级别。接下来，函数使用两个嵌套的循环遍历图像中的每个像素，并将其灰度级别存储在gray_level数组中。...

def Normalization(): img_path = "results" save_path = "Normalresult" img_names = os.listdir(img_path) for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) img = cv2.imread(img) result = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32) result = img / 255.0 # cv2.normalize(img, result, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F) print(result) image = np.uint8(result * 255.0) print((img == image).all()) # cv2.imshow("norm",result) # cv2.waitKey(1000) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), image)

在循环中，使用 cv2 库中的 imread 函数读取当前图片，然后创建一个与当前图片大小相同的全零数组 result，并将当前图片的像素值除以 255.0，从而将像素值变为 [0,1] 的范围。接着，代码将 result 数组中的像素值...

def drawGaussian(img, pt, score, sigma=1): tmp_img = np.zeros([img.shape[0], img.shape[1]], dtype=np.float32) tmpSize = 3 * sigma ul = [int(pt[0] - tmpSize), int(pt[1] - tmpSize)] br = [int(pt[0] + tmpSize + 1), int(pt[1] + tmpSize + 1)] if (ul[0] >= img.shape[1] or ul[1] >= img.shape[0] or br[0] < 0 or br[1] < 0): return img size = 2 * tmpSize + 1 x = np.arange(0, size, 1, float) y = x[:, np.newaxis] x0 = y0 = size // 2

在这段代码中，size变量表示高斯分布的大小，即在x和y方向上...这里使用numpy的arange函数生成从0到size的一维数组x，然后使用x[:, np.newaxis]将其转换为二维数组y。这样x和y就可以表示高斯分布中的所有像素点的坐标。

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