img_rotated(:, col_range, :)这个是什么意思
时间: 2024-04-05 15:32:32 浏览: 16
这是一个对三维矩阵进行切片的操作,其中:
- `:` 表示选择该维度上的所有元素。
- `img_rotated(:, col_range, :)` 表示选择 `img_rotated` 矩阵中第二维上的 `col_range` 列元素,第一维和第三维上的所有元素。
因此,这个操作会返回一个由 `img_rotated` 矩阵中第二维上的 `col_range` 列元素组成的子矩阵。
相关问题
j = 1:length(col_range) col_pixels = rotated_img(:, col_range(j)); z(j,i) = sum(col_pixels); 这里在z(j,i)是什么
在这段代码中,`z(j,i)`代表旋转后的图像矩阵`rotated_img`中第`i`列与第`j`个区域的像素值之和。其中`col_range(j)`表示第`j`个区域在`rotated_img`中的列范围,`col_pixels`表示`rotated_img`中第`i`列与第`j`个区域的像素值,`sum(col_pixels)`表示计算这些像素值的总和,并将其存储在`z(j,i)`中。
def rotate_batch_image(batch_image, angle): rotateds = [] for img in batch_image: img = img * 0.5 + 0.5 pil_img = tf.to_pil_image(img.type(torch.FloatTensor)) img_rotated = tf.rotate(pil_img, angle=angle) # Image._show(img_rotated) img_rotated = (tf.to_tensor(img_rotated) - 0.5) / 0.5 rotateds.append(img_rotated) rotateds = torch.stack(rotateds, dim=0).cuda() return rotateds
这是一个用于旋转批量图像的Python函数,输入为一个批量图像数据(batch_image)和旋转角度(angle),输出为旋转后的批量图像数据(rotateds)。
具体实现如下:
1. 遍历批量图像数据中的每张图像。
2. 将每张图像中的像素值从[-1, 1]的范围转换到[0, 1]的范围。
3. 将每张图像转换成PIL的图像格式。
4. 使用PIL库的rotate函数对每张图像进行旋转,并指定旋转角度。
5. 将旋转后的图像再次转换成Tensor格式,并将像素值转换到[-1, 1]的范围。
6. 将旋转后的所有图像数据存储在一个列表中。
7. 使用torch.stack函数将所有旋转后的图像数据拼接成一个张量,并将其移动到GPU上。
8. 返回旋转后的批量图像数据。