low=np.array([10., 10., 20_000., -1] + [-1000.] * NUM * 2).astype(np.float32)
时间: 2023-04-07 17:00:46 浏览: 65
这是一个计算机编程相关的问题,我可以回答。这是一个定义了一个包含四个元素的一维数组的代码,其中第一个元素为10.0,第二个元素为10.0,第三个元素为20000.0,第四个元素为-1.0,其余元素为-1000.0的数组。该数组的数据类型为32位浮点数。
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python low=np.array([10., 10., 20_000., -1] + [-1000.] * NUM * 2).astype(np.float32)
这是一个关于Python的问题,我可以回答。这段代码定义了一个名为low的numpy数组,其中包含了5个元素,分别是10.0、10.0、20000.0、-1.0和-1000.0。这些元素的数据类型为float32。
image=np.array(grayImage/255,dtype=float) percent=0.01 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) mean=0 var=0.04 noise=np.random.normal(mean,var**0.5,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,1) gasuss_image=np.uint8(out*255) print(gasuss_image.shape) cv2.imshow("gasuss_image",gasuss_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码中的for循环
这段代码中的for循环可以使用numpy的随机索引来替代,可以提高代码的运行效率。优化后的代码如下:
```
image = np.array(grayImage / 255, dtype=float)
percent = 0.01
num = int(percent * image.shape[0] * image.shape[1])
rows, cols = np.random.randint(0, image.shape[0], num), np.random.randint(0, image.shape[1], num)
mean = 0
var = 0.04
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
image[rows, cols] += noise
out = np.clip(image, 0, 1)
gasuss_image = np.uint8(out * 255)
cv2.imshow("gasuss_image", gasuss_image)
k = cv2.waitKey(0)
```
在优化后的代码中,首先使用numpy的random.randint函数生成随机的行列索引,然后直接使用这些索引来对图像进行高斯噪声添加,避免了使用for循环来逐一添加噪声的过程。同时,将np.clip函数的参数从两个if语句中提出来,避免了重复执行if语句的开销,也提高了运行效率。