cv::subtract(gray, mean, circle_roi, circle_mask);

这段代码使用了 OpenCV 中的 `subtract` 函数，用于将两个矩阵进行元素级别的减法操作。具体来说，这里的 `gray` 是输入的灰度图像，`mean` 是一个大小和 `gray` 相同的矩阵，表示要减去的平均值，`circle_mask` 是一个二值掩模矩阵，表示哪些像素需要减去平均值，而 `circle_roi` 是输出矩阵，表示减去平均值后的结果。这段代码的作用是将 `gray` 中的圆形区域减去平均值，得到一个去除背景的图像。

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def get_CIFAR10_data(num_training=500, num_validation=50, num_test=50): """ Load the CIFAR-10 dataset from disk and perform preprocessing to prepare it for classifiers. These are the same steps as we used for the SVM, but condensed to a single function. """ # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = 'C:/download/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/data_batch_1' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print (X_train.shape) # Subsample the data mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # Normalize the data: subtract the mean image mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # Transpose so that channels come first X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() # Package data into a dictionary return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }

这段代码定义了一个函数get_CIFAR10_data，用于加载和预处理CIFAR-10数据集，并返回一个包含训练集、验证集和测试集的字典。

具体来说，这个函数完成了以下几个步骤：

1. 调用load_CIFAR10函数加载CIFAR-10数据集，得到原始的训练集和测试集数据（X_train, y_train, X_test, y_test）。

2. 对原始数据进行子采样，得到num_training个样本作为训练集，num_validation个样本作为验证集，num_test个样本作为测试集。

3. 对训练集、验证集和测试集进行均值归一化，即将每个像素减去训练集的均值像素值。这个操作可以提高模型的训练效果和泛化能力。

4. 对训练集、验证集和测试集进行通道转置，即将原来的(样本数, 高, 宽, 通道数)的四维数组转换为(样本数, 通道数, 高, 宽)的四维数组。这个操作是因为在深度学习中，通常把通道数放在第二个维度上，方便卷积计算。

5. 将处理后的训练集、验证集和测试集打包成一个字典，返回给调用者。

需要注意的是，这个函数中使用了load_CIFAR10函数，也就是另一个函数，用于从文件中加载CIFAR-10数据集。另外，这里的cifar10_dir变量指定了CIFAR-10数据集的路径，需要根据实际情况进行修改。

Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> map_data(const Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>& data_map, const int axis_num){ Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> max_vals = data_map.maximum(Eigen::array<int, 1>{axis_num}).eval(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> minval = max_vals.minimum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 0, Eigen::RowMajor> maxval = max_vals.maximum(); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> subtract(max_vals.dimensions()); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> divide(max_vals.dimensions()); subtract.setConstant(minval.data()[0]); divide.setConstant(maxval.data()[0]); max_vals = max_vals - subtract; Eigen::Tensor<float, 2, Eigen::RowMajor> output_tensor = max_vals.cast<float>().binaryExpr(divide, [](float x, uint8_t y){ if(0 == y) return (float)0.0; return (float)(x/y); }); return (output_tensor*(float)255.0).cast<uint8_t>(); }

这段代码实现了一个名为map_data的函数，使用Eigen库，返回一个二维uint8_t类型的张量。该函数有两个参数：一个三维uint8_t类型的张量data_map和一个整数类型的axis_num，表示需要保留的维度编号。函数的作用是将data_map张量的第axis_num维度切片，然后将所有切片按行依次连接形成一个二维行优先存储的张量，并对该张量进行归一化操作。

具体实现细节如下：

1. 使用maximum函数获取data_map张量的第axis_num维度上的最大值，返回一个二维uint8_t类型的张量max_vals。

2. 使用minimum函数获取max_vals张量中的最小值，并将其存储在一个零维uint8_t类型的张量minval中。

3. 使用maximum函数获取max_vals张量中的最大值，并将其存储在一个零维uint8_t类型的张量maxval中。

4. 定义两个二维uint8_t类型的张量subtract和divide，分别用于存储与minval和maxval相同大小的常数矩阵。使用setConstant函数将subtract和divide分别初始化为minval和maxval的值。

5. 通过减法操作将max_vals中的每个元素都减去minval的值，得到一个新的二维uint8_t类型的张量max_vals。

6. 使用binaryExpr函数将max_vals和divide进行二元运算，函数中的lambda表达式用于处理0除以任何数的情况，避免出现除0错误。将结果存储在一个二维float类型的张量output_tensor中。

7. 将output_tensor中的元素乘以255，然后将结果转换为uint8_t类型，最后返回这个张量。

总的来说，这段代码的功能是将三维uint8_t类型的张量data_map按照指定维度切片后，对每个切片的像素值进行归一化操作，最终返回一个二维uint8_t类型的张量。