orininal_h = np.array(image).shape[0]
时间: 2024-03-10 08:44:59 浏览: 20
这行代码是将图像转换为numpy数组,然后使用numpy中的shape属性获取该数组的形状,并取该形状元组的第一个元素,即图像的高度(以像素为单位),然后将其赋值给变量original_h。如果变量image是一个图像文件的路径字符串,则可以使用Pillow库中的Image模块来打开图像文件,然后将其转换为numpy数组。例如,以下代码可以打开一个名为image.jpg的图像文件,并将其转换为numpy数组:
```python
from PIL import Image
import numpy as np
# 打开图像文件
image = Image.open('image.jpg')
# 转换为numpy数组
image_array = np.array(image)
# 获取高度
original_h = image_array.shape[0]
```
相关问题
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。
image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环
可以使用numpy的随机函数生成随机的坐标,然后使用numpy的切片和花式索引方式对图像进行操作,可以避免使用循环。
以下是优化后的代码:
```python
import numpy as np
import cv2
grayImage = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 转换为浮点型
image = grayImage.astype(float)
percent = 0.001
num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1])
# 生成随机坐标
rand_x = np.random.randint(0, image.shape[0], num)
rand_y = np.random.randint(0, image.shape[1], num)
scale = 150
noise = np.random.poisson(scale, num)
# 对图像进行操作
image[rand_x, rand_y] += noise
# 调整像素值范围
out = np.clip(image, 0, 255)
# 转换为8位整型
expon_image = out.astype(np.uint8)
print(expon_image.shape)
cv2.imshow("expon_image", expon_image)
k = cv2.waitKey(0)
```
使用numpy的切片和花式索引方式,可以避免使用循环,提高代码的效率。同时,也需要注意对图像进行操作时,需要保证图像的类型一致,避免出现类型错误的问题。