讲解这段代码的作用 diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8)
时间: 2023-11-13 17:04:22 浏览: 38
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,经常需要计算图像之间的差异,比如图像的相似度、运动检测、背景减除等等。使用这个代码可以创建一个空白的矩阵,用于存储差异值,然后将原始图像与处理后的图像进行比较,计算差异值并存储在矩阵中。这个矩阵可以用于进一步的图像处理或者显示差异图像。
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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`。`shape`参数指定了数组的形状,`dtype`参数指定了数组元素的数据类型。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。
basic_array=np.zeros(image_array.shape, np.uint8)
这段代码的作用是创建一个与`image_array`形状相同的、元素全为0、数据类型为`np.uint8`的NumPy数组。`np.zeros`函数用于创建一个指定形状和数据类型的全0数组。`image_array.shape`返回`image_array`的形状,即一个包含各维度大小的元组。`np.uint8`是无符号8位整数类型,它可以存储0~255之间的整数。因此,这段代码的作用是创建一个与`image_array`大小相同、元素类型为8位无符号整数、所有元素均为0的数组。