out = np.array((gray, gray, gray)) out = np.transpose(out, (1,2,0))

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是将一幅灰度图像转换为RGB图像。首先将灰度图grey复制三次，得到一个三通道的数组out，再使用np.transpose函数将通道数放在数组的最后一个维度，从而得到一个RGB图像。

相关问题

import os import cv2 import numpy as np def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list]) # 矩阵转置 temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test] data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test) return data_train,label_train,data_test, label_test

这段代码是定义了一个函数load_data，用来加载数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。函数接收一个参数file_dir，表示数据集所在的路径。首先，定义了all_num和train_num两个变量，用来表示数据集的总数和训练集的数量，其中训练集的数量是总数的75%。然后，定义了四个空列表，分别用来存储猫的图片路径、猫的标签、狗的图片路径和狗的标签。接着，使用os.listdir函数遍历数据集路径下的所有文件，对每个文件进行判断，如果文件名中包含'cat'字符串，则将该文件的路径添加到cats列表中，并将标签0添加到label_cats列表中；如果文件名中包含'dog'字符串，则将该文件的路径添加到dogs列表中，并将标签1添加到label_dogs列表中。然后，使用numpy.hstack函数将猫和狗的图片路径和标签拼接成两个一维数组image_list和label_list。接着，使用numpy.array函数将image_list和label_list拼接成一个二维数组temp，并将其转置，使得图片路径和标签分别位于temp的第一列和第二列。然后，使用numpy.random.shuffle函数对temp进行打乱顺序操作。接着，将temp的第一列（即图片路径）赋值给image_list，将temp的前train_num行的第二列（即标签）赋值给label1_train，将temp的后面部分的第二列（即标签）赋值给label1_test。然后，将label1_train和label1_test从字符串类型转换为整型，并分别赋值给label_train和label_test。最后，调用前面提到的数据预处理代码，将image_list中的每张图片进行预处理，并将处理后的图片数据分别添加到data_train和data_test列表中，并将列表转换为numpy数组类型。最后，函数返回data_train、label_train、data_test和label_test四个变量。

from scipy import signal # 通过定义guassBlur来实现图像的高斯平滑，首先进行水平方向高斯卷积，然后进行垂直方向高斯卷积 def gaussBlur(image,sigma,H,W,_boundary='full',_fillvalue=0): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将灰度图像转换为二维数组 gray_array = np.reshape(gray, (gray.shape[0], gray.shape[1])) # 构建水平方向上的高斯卷积核 gaussKernel_x = cv2.getGaussianKernel(W,sigma,cv2.CV_64F) print(gaussKernel_x) # 转置 gaussKernel_x = np.transpose(gaussKernel_x) print(gaussKernel_x) # 图像矩阵与水平高斯核卷积 gaussBlur_x = signal.convolve2d(gray_array,gaussKernel_x,mode='same',boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue) # 构建垂直方向上的高斯卷积核 gaussBlur_y = cv2.getGaussianKernel(H,sigma,cv2.CV_64F) # 与垂直方向上的高斯核卷积核 gaussBlur_xy = signal.convolve2d(gaussBlur_x,gaussBlur_y,mode='same',boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue) return gaussBlur_xy image = cv2.imread('../Img/7418.jpeg') cv2.imshow('image',image) # 高斯平滑 blurImage = gaussBlur(image,5,10,10,'symm') # 对blurImage进行灰度级显示 blurImage = np.round(blurImage) blurImage = blurImage.astype(np.uint8) cv2.imshow('guassblur',blurImage) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。怎么将高斯模糊输出彩色图像

在代码中，将彩色图像转换为灰度图像的代码是 `gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`，因此需要将其修改为不转换为灰度图像的代码。同时，在进行高斯模糊时，需要对图像的每一个通道进行独立的卷积操作。

以下是修改后的代码：

from scipy import signal
import cv2
import numpy as np

def gaussBlur(image, sigma, H, W, _boundary='symm', _fillvalue=0):
    # 构建水平方向上的高斯卷积核
    gaussKernel_x = cv2.getGaussianKernel(W, sigma, cv2.CV_64F)
    # 构建垂直方向上的高斯卷积核
    gaussKernel_y = cv2.getGaussianKernel(H, sigma, cv2.CV_64F)
    # 将两个高斯卷积核相乘得到二维卷积核
    gaussKernel = np.multiply(gaussKernel_x, np.transpose(gaussKernel_y))
    # 对每个通道进行独立的高斯卷积
    height, width, channel = image.shape
    blurImage = np.zeros((height, width, channel), dtype=np.uint8)
    for i in range(channel):
        blurImage[:, :, i] = signal.convolve2d(image[:, :, i], gaussKernel, mode='same', boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue)
    return blurImage

image = cv2.imread('../Img/7418.jpeg')
cv2.imshow('image', image)

# 高斯平滑
blurImage = gaussBlur(image, 5, 10, 10, 'symm')
cv2.imshow('gaussblur', blurImage)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，使用 `np.multiply(gaussKernel_x, np.transpose(gaussKernel_y))` 将水平方向和垂直方向上的高斯卷积核相乘得到二维卷积核。然后，对每个通道进行独立的高斯卷积，并将结果存储在 `blurImage` 中。最后，使用 `cv2.imshow` 显示彩色高斯模糊图像。