np.array(np.shape(image)[0:2])

这个问题是关于 Python 中的 numpy 库的，我可以回答。这段代码的作用是获取图像的宽度和高度，并将它们存储在一个 numpy 数组中。具体来说，np.shape(image) 返回一个元组，其中包含图像的高度、宽度和通道数。[:2] 表示取元组的前两个元素，即高度和宽度。np.array() 将这两个元素存储在一个 numpy 数组中。

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old_img = copy.deepcopy(image) orininal_h = np.array(image).shape[0] orininal_w = np.array(image).shape[1]啥意思

这段代码是在对一个图像进行处理。具体解释如下：

- `copy.deepcopy(image)`：将变量 `image` 深度复制一份，得到一个新的变量 `old_img`，这样避免了对原始变量的修改影响到后续的处理。
- `np.array(image).shape[0]`：将 `image` 转换为 numpy 数组，并获取其形状信息。这里的 `[0]` 表示获取第一个维度的大小，即图像的高度。
- `np.array(image).shape[1]`：同上，获取第二个维度的大小，即图像的宽度。
- 将获取到的高度和宽度分别存储在变量 `orininal_h` 和 `orininal_w` 中。

综合来看，这段代码的作用是对一张图像进行深度复制，并获取其高度和宽度信息。

orininal_h = np.array(image).shape[0]

这行代码是将图像转换为numpy数组，然后使用numpy中的shape属性获取该数组的形状，并取该形状元组的第一个元素，即图像的高度（以像素为单位），然后将其赋值给变量original_h。如果变量image是一个图像文件的路径字符串，则可以使用Pillow库中的Image模块来打开图像文件，然后将其转换为numpy数组。例如，以下代码可以打开一个名为image.jpg的图像文件，并将其转换为numpy数组：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像文件
image = Image.open('image.jpg')

# 转换为numpy数组
image_array = np.array(image)

# 获取高度
original_h = image_array.shape[0]