img.[i,j]

时间: 2023-10-16 18:10:39 浏览: 83
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img.rar_L1正则化

`img[i,j]` 是 PIL 和 Pillow 库中像素访问对象的一种方式，用于访问图像中坐标为 (i,j) 的像素点。其中 `img` 通常是通过 `Image.open()` 函数打开的一个图像对象。通过 `img[i,j]` 可以获取到该像素点的 RGB 值（或者是其他颜色模式下的值），例如： ```python from PIL import Image # 打开一张图片 img = Image.open('example.jpg') # 获取坐标为 (100, 200) 的像素点的 RGB 值 r, g, b = img[100, 200] ``` 需要注意的是，使用 `img[i,j]` 时需要保证坐标 (i,j) 在图像的范围内，否则会抛出 `IndexError` 异常。
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<body>标签内则是网页的实际内容，如段落（<p>）、链接（<a>）、图像（<img>）等。 【HTML标签】 HTML标签是构成HTML文档的核心元素，例如： - <h1>到<h6>用于定义六级标题，级别依次降低。 - <p>...

qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % FUNCTION % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> %d") % (int)img.type)); out_img.width = img.width; out_img.height = img.height; //int stride = img.width * 2; qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % FUNCTION % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> width:%d——heighht:%d") % (int)img.width%img.height)); out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = img.vcm_pos; out_img.byte_size = out_img.width * out_img.height * sizeof(unsigned char); out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; unsigned char* in_data = (unsigned char*)img.data; unsigned char* out_data = (unsigned char*)out_img.data; for (int i = 0; i < out_img.height;i++) { for (int j = 0; j < out_img.width; j += 2) { int index_y = iout_img.width * 2 + j * 2; int index_raw8 = iout_img.width + j / 2; out_data[index_raw8] = (unsigned char)((in_data[index_y] - 16) * 255 / 219); } }如果我的图像长宽变了我需要改哪里

int index_y = i * img.width * 2 + j * 2; int index_raw8 = i * out_img.width + j / 2; out_data[index_raw8] = (unsigned char)((in_data[index_y] - 16) * 255 / 219); } } 需要注意的是，由于 YUV422...

代码解释： private Mat clearLiuDing(Mat img) { final int x = this.liuDingSize; Mat jump = Mat.zeros(1, img.rows(), CV_32F).asMat(); CoreFunc.showImage("test", jump); System.err.println("图像总行数："+img.rows()); for (int i = 0; i < img.rows(); i++) { int jumpCount = 0; for (int j = 0; j < img.cols() - 1; j++) { if (img.ptr(i, j).get() != img.ptr(i, j + 1).get()) jumpCount++; } System.err.println("总数："+jumpCount); System.err.println("第"+i+"行"); byte[] bt=Convert.getBytes((float) jumpCount); System.err.println("test:"+bt.length); //指定矩阵行的指针 BytePointer bp= jump.ptr(i); CoreFunc.showImage("test", jump); // bp.put(bt); System.err.println("test:end"); } for (int i = 0; i < img.rows(); i++) { if (Convert.toFloat(jump.ptr(i)) <= x) { for (int j = 0; j < img.cols(); j++) { img.ptr(i, j).put((byte) 0); } } } return img; }

2. 创建一个大小为[1, img.rows()]的浮点型矩阵jump，用来保存每行相邻像素值不同的次数。 3. 遍历图像的每一行，计算相邻像素值不同的次数jumpCount，将其保存到jump矩阵中对应行的位置。 4. 如果jump矩阵中该行的...

out_img.width = img.width; out_img.height = img.height; qtView_Bridge::getInst("")->LogMessage(boost::format("%s: %s.") % __FUNCTION__ % (boost::format("OK! start YUV422TORAW8-> width:%d——heighht:%d") % (int)img.width%img.height)); out_img.type = qtRAW_8_MONO; out_img.vcm_pos = img.vcm_pos; out_img.byte_size = out_img.width * out_img.height * sizeof(unsigned char); out_img.data = new unsigned char[out_img.byte_size]; unsigned char* in_data = (unsigned char*)img.data; unsigned char* out_data = (unsigned char*)out_img.data; int i, j, k; int y, u, v; int r, g, b; for (i = 0, k = 0; i < in_img.height; i++) { for (j = 0; j < in_img.width; j += 2, k += 2) { y = in_data[k]; u = in_data[k + 1] - 128; v = in_data[k + 3] - 128; r = y + 1.402 * v; g = y - 0.34414 * u - 0.71414 * v; b = y + 1.772 * u; r = (r < 0) ? 0 : ((r > 255) ? 255 : r); g = (g < 0) ? 0 : ((g > 255) ? 255 : g); b = (b < 0) ? 0 : ((b > 255) ? 255 : b); out_data[i * in_img.width + j] = (unsigned char)((r + g + b) / 3); y = in_data[k + 2]; r = y + 1.402 * v; g = y - 0.34414 * u - 0.71414 * v; b = y + 1.772 * u; r = (r < 0) ? 0 : ((r > 255) ? 255 : r); g = (g < 0) ? 0 : ((g > 255) ? 255 : g); b = (b < 0) ? 0 : ((b > 255) ? 255 : b); out_data[i * in_img.width + j + 1] = (unsigned char)((r + g + b) / 3); } }这段代码哪里会导致代码出问题

这段代码的问题可能出现在以下几个地方： 1. 使用了未定义的变量in_img而不是img，应该修改为img。 2. 在for循环中，应该使用... out_data[i * out_img.width + j + 1] = (unsigned char)((r + g + b) / 3); } }

h,w = d.shape for i in range(h): for j in range(w): if d[i][j] not in [9, 10]: img.itemset((i, j, 0), 255) img.itemset((i, j, 1), 255) img.itemset((i, j, 2), 255) return img 取if d[i][j] not in [9, 10]:最大的四个角，裁剪图像

可以使用以下代码来取最大的四个角并裁剪图像： # 找到最大的四个角坐标 corners = cv2.goodFeaturesToTrack(image, 4, 0.01, 10) corners = np.int0(corners) top_left = tuple(corners[corners[:, :, 1].arg...

for (int i = 1; i < inputImg.rows - 1; i++) for (int j = 1; j < inputImg.cols - 1; j++) { if (inputImg.at<uchar>(i, j) == 255) { cv::Point currentPoint(j, i); std::vector<cv::Point> neighborPoints; neighborPoints.push_back(cv::Point(j - 1, i - 1)); neighborPoints.push_back(cv::Point(j, i - 1)); neighborPoints.push_back(cv::Point(j + 1, i - 1)); neighborPoints.push_back(cv::Point(j - 1, i)); int minLabel = 255; for (std::vector<cv::Point>::iterator it = neighborPoints.begin(); it != neighborPoints.end(); it++) { int neighborLabel = labelImg.at<int>(it->y, it->x); if (neighborLabel > 0 && neighborLabel < minLabel) minLabel = neighborLabel; } if (minLabel == 255) { labelImg.at<int>(i, j) = label; label++; } else { labelImg.at<int>(i, j) = minLabel; for (std::vector<cv::Point>::iterator it = neighborPoints.begin(); it != neighborPoints.end(); it++) if (labelImg.at<int>(it->y, it->x) > 0 && labelImg.at<int>(it->y, it->x) != minLabel) { int tempLabel = labelImg.at<int>(it->y, it->x); cv::Mat mask = (labelImg == tempLabel); labelImg.setTo(minLabel, mask); } } } }

其中，inputImg是输入的图像，labelImg是输出的标记图像，uchar和int是OpenCV中的数据类型。 具体的算法流程如下： 1. 对于每个像素点，如果像素值为255，则进行下一步处理。 2. 找到该像素点的相邻像素点（左、...

std::map<int, int> labelCountMap; for (int i = 0; i < labelImg.rows; i++) for (int j = 0; j < labelImg.cols; j++) { int labelValue = labelImg.at<int>(i, j); if (labelValue > 0) { if (labelCountMap.count(labelValue) == 0) labelCountMap[labelValue] = 1; else labelCountMap[labelValue]++; } }

这段代码使用了 C++ STL 中的 std::map 容器，用于统计图像中每个标签（label）的像素数目。具体来说，代码首先定义了一个 labelCountMap 的 std::map 对象，键类型为 int，值类型也为 int，即将标签值...

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...

from PIL import Image# 打开原始图像img = Image.open('original_image.jpg').convert('L')# 获取图像的像素数据pixels = img.load()# 批量替换像素值for i in range(img.size[0]): for j in range(img.size[1]): if pixels[i, j] < 128: pixels[i, j] = 0 # 将像素值小于128的像素替换为0 else: pixels[i, j] = 255 # 将像素值大于等于128的像素替换为255# 保存修改后的图像img.save('modified_image.jpg')能用numpy库等进行优化运算吗

img = Image.open('original_image.jpg').convert('L') # 获取图像的像素数据 pixels = np.array(img) # 批量替换像素值 pixels[pixels ] = 0 # 将像素值小于128的像素替换为0 pixels[pixels >= 128] = 255 # 将...

优化from PIL import Image def got_RGB(img_path): img = Image.open(img_path) width, height = img.size img = img.convert('RGB') sum = 0 for i in range(width): for j in range(height): r, g, b = img.getpixel((i, j)) if r!= 0: s=200 f=578 t=f*s/r sum=sum+t print(t) print(sum)

这段代码从给定的图像文件路径中读取图，并计算图像中非零素的 RGB 值之和首先，通过 Image.open() 函数打开像文件，并获取图像的宽度和高度。后，使用 convert('RGB') 将图像转换为 RGB 模式，以便在后续操作中...

为什么img_noise和img_result的值差不多from skimage import data,util,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GT(img): m= img.shape[0] n= img.shape[1] G_img=np.zeros((m,n)) for i in range(m-1): for j in range(n-1): G_img[i,j]=np.sqrt((img[i,j+1]-img[i,j])**2+(img[i+1,j]-img[i,j])**2) return G_img def td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol): img_result = np.zeros(img_noise.shape).astype(float) for k in range(Nmax): for i in range(img_result.shape[0]-1): for j in range(img_result.shape[1]-1): img_result[i,j]=img_noise[i,j]-lamba*(2*img0[i,j]-img0[i+1,j]-img0[i,j+1]) if np.linalg.norm(img0-img_result)<=tol: return img_result break img0 =img_result img_noise = img_result return img_result if __name__=='__main__': img1= data.camera() img = img1.astype(float) img_noise = util.random_noise(img1) G_img_noise = GT(img_noise) G_img = GT(img) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img,'gray') plt.show() plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img_noise,'gray') plt.show() img0 = np.zeros(img_noise.shape) img0 = img_noise img0 = img1 lamba = 0.5 Nmax =20 tol=0.00000001 img_result = td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(img_result,'gray') plt.show()

在代码中，img0 被赋值为 img_noise，然后又被赋值为 img1，这可能导致 img0 的值与 img_noise 或 img1 的值相近，因此最终的 img_result 与 img_noise 的值也会相近。建议将 img0 的赋值修改为 ...

public class lisan2 { //r值大于1变亮，小于1变亮，等于1不变 public static BufferedImage colorTransform(BufferedImage img, double gamma) { //利用幂函数对数字图像R\G\B通道的像素值进行变换的方法 int redcolor, greencolor, bluecolor; for (int i = 0; i < img.getWidth(); i++) { //获取图像宽度 for (int j = 0; j < img.getHeight(); j++) { //获取图像高度 Color color = new Color(img.getRGB(i, j)); //得到(i, j)的灰度值 redcolor = Math.min((int) (Math.pow(color.getRed(), gamma)), 255); greencolor = Math.min((int) (Math.pow(color.getGreen(), gamma)), 255); bluecolor = Math.min((int) (Math.pow(color.getBlue(), gamma)), 255); //分别得到红绿蓝三个通道的像素值通过此函数f(x)=x的r次幂 Color newColor = new Color(redcolor, greencolor, bluecolor); //(i, j)经过那个函数变换后得到的新的灰度值 img.setRGB(i, j, newColor.getRGB()); //设置图像的像素值 } } return img; }

这段 Java 代码实现了一个图像的颜色变换函数，它通过对图像的 RGB 三个通道的像素值应用幂函数的变换，来改变图像的颜色。输入参数为一个 BufferedImage 类型的图像对象和一个 double 类型的 gamma 参数，表示幂...

def median_filter(img, kernel_size): """中值滤波器""" kernel_half = kernel_size // 2 img_median = np.zeros_like(img) # 对每个像素进行中值滤波 for i in range(kernel_half, img.shape[0] - kernel_half): for j in range(kernel_half, img.shape[1] - kernel_half): # 获取当前像素周围的像素值 neighbors = img[ i - kernel_half: i + kernel_half + 1, j - kernel_half: j + kernel_half + 1 ] # 对这些像素值进行排序 sorted_neighbors = np.sort(neighbors.flatten()) # 取中间的值作为当前像素的值 img_median[i, j] = sorted_neighbors[kernel_half] return img_median优化一下这个代码

img_median = np.zeros_like(img) # 构建移动窗口 shape = (img.shape[0] - kernel_size + 1, img.shape[1] - kernel_size + 1, kernel_size, kernel_size) strides = (img.strides[0], img.strides[1], ...

Y = [aug(img) for i in range(num_rows * num_cols)] width = img.size[0] height = img.size[1] print(len(Y)) result = Image.new("RGB",(width * num_cols * 4,height * num_rows * 4),(225,225,225)) for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): result.paste(Y[i * num_cols + j],(i * height, j * width)) result.show()

1. 输入参数为 img（原始图片）、num_rows（行数）和 num_cols（列数）。 2. 定义 Y 列表，其中每个元素都是通过对原始图片进行一次数据增强得到的新图片。增强操作的具体实现并不在这段代码中，可以在其他地方找到...

解释代码import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import numpy as np # 中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def susan_mask(): mask = np.ones((7, 7)) mask[0, 0] = 0 mask[0, 1] = 0 mask[0, 5] = 0 mask[0, 6] = 0 mask[1, 0] = 0 mask[1, 6] = 0 mask[5, 0] = 0 mask[5, 6] = 0 mask[6, 0] = 0 mask[6, 1] = 0 mask[6, 5] = 0 mask[6, 6] = 0 return mask #图像点特征提取 def susan_corner_detection(img): img = img.astype(np.float64) g = 37 / 2 circularMask = susan_mask() output = np.zeros(img.shape) for i in range(3, img.shape[0] - 3): for j in range(3, img.shape[1] - 3): ir = np.array(img[i - 3:i + 4, j - 3:j + 4]) ir = ir[circularMask == 1] ir0 = img[i, j] a = np.sum(np.exp(-((ir - ir0) / 10) ** 6)) if a <= g: a = g - a else: a = 0 output[i, j] = a return output set_ch() image = mpimg.imread('cat.jpg') out = susan_corner_detection(image) plt.imshow(out, cmap='gray') plt.show()

这段代码实现的是Susan角点检测算法，它是一种基于像素点领域特征的角点检测算法。代码的主要流程如下： 1. 导入 Matplotlib 库和 NumPy 库，用于图像显示和计算。 2. 定义了一个用于设置中文字体的函数 set_ch()。...

解释以下代码的算法和原理def adaptive_median_filter(img, max_window_size): img_out = np.zeros_like(img) img_pad = np.pad(img, max_window_size // 2, mode='reflect') for i in range(img.shape[0]): for j in range(img.shape[1]): window_size = 3 # initial window size while window_size <= max_window_size: window = img_pad[i:i+window_size, j:j+window_size] window_flat = window.flatten() median = np.median(window_flat) min_val, max_val = np.min(window_flat), np.max(window_flat) if min_val < median < max_val: img_out[i, j] = median break else: window_size += 2 # increase window size by 2 if window_size > max_window_size: img_out[i, j] = median return img_out

这段代码实现了自适应中值滤波算法。中值滤波是一种常见的图像处理方法，用于去除图像中的噪声。它的基本思想是用一个滑动窗口来遍历图像，对于每个窗口内的像素值，用窗口内所有像素值的中值来代替该像素值。...

for line in lines: values = line.split() i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / interval_dx) j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / interval_dy) if values[3] == '1': matrix[i][j] = 1 # 生成图片 img = Image.new('RGB', (width, height), black_color) for i in range(m): for j in range(n): if matrix[i][j] == 1: if values[4] == '1': img.putpixel((i, j), white_color) else: img.putpixel((i, j), red_color)，程序执行后，第五列数据为1的像素没有变成白色像素点

根据您提供的代码，我看到在判断第五列数据为1时，没有将values[4]转换为int类型，而是直接与字符串'1'进行比较。这可能导致if语句的判断结果不正确，因此像素点没有被正确地置为... img.putpixel((i, j), red_color)
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依