MAX=np.iinfo(img.dtype).max报错

时间: 2023-12-12 15:02:38 浏览: 28
这个错误可能是因为你没有正确导入 NumPy 库,或者是因为你的输入图像类型不支持该操作。 首先,确保你已经正确导入 NumPy 库,可以通过以下语句导入: ```python import numpy as np ``` 然后,检查你的输入图像的数据类型是否支持 `np.iinfo()` 函数。该函数返回一个特定数据类型的最大和最小值。如果你的输入图像数据类型不支持该函数,可能会导致报错。常见的支持数据类型包括 `uint8`、`int8`、`uint16`、`int16`、`uint32`、`int32`、`uint64` 和 `int64`。 最后,检查你的代码中是否存在其他语法错误,例如缺失括号、引号或其他符号等。 如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试在搜索引擎中搜索该报错信息,查看其他人的解决方法。
相关问题

python np.iinfo

### 回答1: `np.iinfo` 是 NumPy 库中的一个函数,用于获取给定整数类型的信息,例如最小值、最大值等。该函数的语法如下: ```python np.iinfo(dtype) ``` 其中,`dtype` 表示要获取信息的整数类型,例如 `np.int32`、`np.uint8` 等。返回值是一个包含信息的命名元组。 例如,`np.iinfo(np.int32)` 将返回一个命名元组,包含 `np.int32` 类型的最小值 `-2147483648` 和最大值 `2147483647` 等信息。 ### 回答2: np.iinfo是NumPy库中的一个函数,用于获取特定整数类型的最大最小值和字节大小。 在Python中,整数类型有不同的位数表示,如8位、16位、32位、64位等。每个整数类型都有它的最大最小值,即它可以表示的最大正整数和最小负整数。此外,每个整数类型还有对应的字节大小,即该整数类型在内存中占用的空间大小。 np.iinfo函数的使用方法如下: iinfo(dtype) 其中dtype是一个字符串,表示要获取的整数类型,如'int8'表示8位整数类型,'int16'表示16位整数类型等。函数返回一个描述该整数类型的对象,包含了最大最小值和字节大小等信息。 例如,我们可以使用np.iinfo('int8')获取8位整数类型的信息,如下所示: info = np.iinfo('int8') print(info) 运行结果如下: int8 min=-128, max=127 存储字节大小=1 这表示8位整数类型的最小值是-128,最大值是127,占用的存储空间大小为1个字节。 总结起来,np.iinfo函数提供了一种方便的方法来获取特定整数类型的最大和最小值,以及其占用的字节大小。这对于处理数字数据和编写数值计算程序非常有用。 ### 回答3: `np.iinfo` 是 NumPy 库中的一个函数,用于获取整数类型的最小值和最大值。 当调用 `np.iinfo(dtype)` 函数时,它会返回一个具有以下属性的结构体对象: 1. `min`:指定 `dtype` 类型的最小可表示值。 2. `max`:指定 `dtype` 类型的最大可表示值。 3. `dtype`:指定所查询的整数类型。 该函数主要用于查看 NumPy 中整数类型的表示范围。例如,如果我们想知道 8 位有符号整数类型的最小和最大值,我们可以使用 `np.iinfo(np.int8)`。 以下是一个示例: ```python import numpy as np int32_info = np.iinfo(np.int32) print("Int32的最小值:", int32_info.min) print("Int32的最大值:", int32_info.max) print("Int32的数据类型:", int32_info.dtype) ``` 输出结果将会是: ``` Int32的最小值: -2147483648 Int32的最大值: 2147483647 Int32的数据类型: int32 ``` 这意味着在 NumPy 中,`int32` 类型的变量可以表示的最小值为 -2147483648,最大值为 2147483647。

解释一下if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:

这是一个Python语言中的条件语句,通常用于判断某个变量是否满足特定的条件。其中,if表示判断的关键字,c_min和c_max是两个变量,np.iinfo(np.int8)是一个函数,用于获取numpy库中int8类型的信息,包括最小值和最大值。因此,这个条件语句的意思是:如果c_min大于int8类型的最小值并且c_max小于int8类型的最大值,则执行后面的语句块。

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解释代码:def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

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