im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2)) im_at[:,:im_a.shape[1]]=im_a imshow(im_at)这个代码是右侧补零，如何实现左侧和右侧都补零

要实现左侧和右侧都补零，可以使用以下代码：

im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2))
im_at[:,im_a.shape[1]//2:im_a.shape[1]//2+im_a.shape[1]]=im_a
im_at[:,im_a.shape[1]//2+im_a.shape[1]:]=0
imshow(im_at)

这里我们先在中间位置插入原始图像，也就是 `im_a`，然后再将右侧补零。注意到我们使用了整除运算符 `//` 来计算中间位置的索引，这是因为中间位置需要在原始图像的中心点。

相关问题

im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2)) im_at[:,:im_a.shape[1]]=im_a imshow(im_at)这个代码是右侧补零，如何实现左侧补零

要实现左侧补零，可以使用numpy中的hstack()和zeros()函数。具体的代码如下：

im_at = zeros((im_a.shape[0],im_a.shape[1]*2))
im_at[:,im_a.shape[1]:]=im_a
imshow(im_at)

在这个代码中，我们首先创建一个全零矩阵im_at，其大小为原始矩阵im_a的两倍。然后，我们使用hstack()函数将原始矩阵im_a与im_at的右半部分进行连接，这样就实现了左侧补零的效果。最后，我们使用imshow()函数展示补零后的矩阵im_at。

解释def plane_sweep_ncc(im_l,im_r,start,steps,wid): m,n = im_l.shape mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n)) dmaps = zeros((m,n,steps)) filters.uniform_filter(im_l,wid,mean_l) filters.uniform_filter(im_r,wid,mean_r) norm_l = im_l - mean_l norm_r = im_r - mean_r

这段代码是函数`plane_sweep_ncc`的继续，它计算了归一化的互相关计算所需的中间变量。

首先，通过`im_l.shape`获取了左图像的尺寸，分别赋值给变量`m`和`n`。

接下来，创建了一些用于保存计算结果的数组：`mean_l`、`mean_r`、`s`、`s_l`、`s_r`和`dmaps`。这些数组的维度都是`(m, n)`，与左图像的尺寸相同。

然后，使用`zeros`函数创建了这些数组，并将它们初始化为全零。

接着，调用了`filters.uniform_filter`函数，对左右图像块进行平均值滤波操作。平均值滤波操作会计算图像块内像素值的平均值，并将结果保存到对应的`mean_l`和`mean_r`数组中。这里使用了`wid`作为滤波器的窗口宽度。

之后，通过将左右图像减去对应的平均值，得到了归一化后的图像，分别保存在`norm_l`和`norm_r`中。

这段代码的作用是计算归一化互相关计算所需的中间变量，为后续的步骤做准备。