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。