d = np.cumsum(hist)/float(dark_channel.size)
时间: 2024-05-31 07:10:23 浏览: 11
这行代码是计算暗通道直方图的累积分布函数(CDF)。
具体来说,`hist` 是暗通道直方图,`np.cumsum(hist)` 是对其进行累积求和,得到的是每个灰度级别下的像素点数的累积值。然后,除以暗通道图像的像素总数 `dark_channel.size`,即可得到每个灰度级别下的像素点数的比例。
这个比例表示了该灰度级别下的像素点数在整幅图像中所占的比例,也可以理解为该灰度级别下像素点的累积分布函数值。
相关问题
d = np.cumsum(hist)
这段代码是用来计算一维数组(或者矩阵的某一个维度)的累积和的。具体来说,np.cumsum() 函数会将输入数组中的每个元素依次累加,并将每次累加的结果存储在输出数组的相应位置上。这样,输出数组中的第 i 个元素就等于输入数组中前 i 个元素的总和。
在这个例子中,hist 是一个一维数组,d = np.cumsum(hist) 的结果就是一个与 hist 同样大小的一维数组,其中第 i 个元素的值等于 hist 中前 i 个元素的总和。
self.offsets = np.array((0, *np.cumsum(self.token_field_dims)
这行代码将 `self.offsets` 设置为一个包含整数值的 NumPy 数组,这些整数值表示输入特征的不同取值的数量的累积和。具体来说,`np.cumsum(self.token_field_dims)` 会计算出输入特征 `X_T` 的不同取值的数量的累积和,然后用 `np.array((0, *cumsum))` 将其转换为一个 NumPy 数组,并在开头添加一个 0。这样得到的 `self.offsets` 数组的长度等于输入特征 `X_T` 的不同取值的数量。`self.offsets` 数组的第 `i` 个元素表示输入特征 `X_T` 中前 `i` 个不同取值的数量累积和。`self.offsets` 数组的作用是在嵌入层中为每个输入特征的不同取值分配一个对应的嵌入向量。
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