mask1 = np.ones((canvas_h, canvas_w)) mask1[global_mask_1 > 0] = 0 mask1[global_mask_2 > 0] = 1 mask1 = ndimage.distance_transform_edt(mask1) mask1 = mask1 / np.max(mask1) mask1 *= 1.2 mask1[mask1 > 1] = 1

这是一个关于 Python 中的图像处理的问题，我可以回答。这段代码的作用是创建一个全为1的矩阵，然后根据 global_mask_1 和 global_mask_2 的值将部分位置设为0或1，接着对这个矩阵进行距离变换并归一化，最后将矩阵中大于1的值设为1。

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mask1 = np.ones((canvas_h, canvas_w)) mask1[global_mask_1 > 0] = 0 mask1[global_mask_2 > 0] = 1

这是一个关于 Python 代码的问题，我可以回答。这段代码创建了一个大小为 canvas_h x canvas_w 的全为 1 的矩阵 mask1，然后将 global_mask_1 中大于 0 的位置设为 0，将 global_mask_2 中大于 0 的位置设为 1。最终得到的 mask1 矩阵将 global_mask_1 中大于 0 的位置覆盖为 0，将 global_mask_2 中大于 0 的位置保留为 1。