result[h,w]=np.median(result[h:h+r,w:w+r])
时间: 2024-04-03 13:36:17 浏览: 34
这段代码的作用是在一个二维数组 result 中,以步长为 r 的窗口遍历数组中的每一个元素,然后将每个窗口中的元素取中值,最终得到一个和原数组大小相同的中值滤波后的数组。其中 h, w 分别代表窗口的起始行和列。np.median() 函数是numpy库中的中值函数,用于计算数组中所有元素的中位数。
相关问题
优化这段代码import numpy as np fp=np.genfromtxt(C:/Exam/2274135219/Python编程题/2/成绩单数字.csvdelimiter=’,’, encoding='urf-8’) a=np.round(np.mean(fp,axis=1),decimals=1) b=np.round(np.median(fp,axis=1),decimals=1) c=np.round(np.std(fp,axis=1),decimals=1) for i in range(len(a)): print(’{:.1f},{:.1f},{:.1f}'.format(a[i],b[i],c[1]))
可以尝试以下优化:
1. 将文件路径改为相对路径,避免因为文件路径错误导致的异常。
2. 使用 with open() as f 语句来打开文件,避免忘记关闭文件导致资源泄漏。
3. 将代码块封装成函数,增加代码可读性和复用性。
4. 将循环中的字符串格式化改为列表推导式。
5. 将 print() 函数改为 join() 方法,减少 IO 操作。
6. 可以使用 numpy.around() 方法代替 np.round(),简化代码。
改进后的代码如下所示:
```python
import numpy as np
def process_data(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
fp = np.genfromtxt(f, delimiter=',')
a = np.around(np.mean(fp, axis=1), decimals=1)
b = np.around(np.median(fp, axis=1), decimals=1)
c = np.around(np.std(fp, axis=1), decimals=1)
result = ['{:.1f},{:.1f},{:.1f}'.format(a[i], b[i], c[i]) for i in range(len(a))]
return result
file_path = './成绩单数字.csv'
result = process_data(file_path)
print('\n'.join(result))
```
def underwater_image_enhancement(image): # 定义一些常量 alpha = 1.5 # 对比度增强系数 beta = 20 # 亮度增强系数 lambda_ = 0.2 # 模糊程度系数 limit = 2.0 # 限制像素缩放的系数 # 对比度增强 image_contrast = cv2.addWeighted(image, alpha, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 0) # 亮度增强 image_bright = cv2.add(image_contrast, beta) # 颜色平衡 max_b = np.max(image_bright[:, :, 0]) max_g = np.max(image_bright[:, :, 1]) max_r = np.max(image_bright[:, :, 2]) max_value = max(max_b, max_g, max_r) if max_value > 1.0: image_bright[:, :, 0] = image_bright[:, :, 0] / max_value image_bright[:, :, 1] = image_bright[:, :, 1] / max_value image_bright[:, :, 2] = image_bright[:, :, 2] / max_value # 去雾 gray_image = cv2.cvtColor(image_bright, cv2.COLOR_BGR2GRAY) mean_gray = np.mean(gray_image) std_gray = np.std(gray_image) threshold = max(0, mean_gray - std_gray * lambda_) _, foreground_mask = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) foreground_mask = cv2.erode(foreground_mask, kernel, iterations=1) background = cv2.medianBlur(image_bright, 21) foreground = cv2.medianBlur(image_bright, 3) foreground = cv2.addWeighted(foreground, limit, background, 1 - limit, 0) result = cv2.bitwise_and(foreground, foreground, mask=foreground_mask) return result
这段代码实现了一种用于增强水下图像的算法。具体而言,它包括以下步骤:
1. 对比度增强:通过对原始图像进行加权相加操作,增加图像的对比度。
2. 亮度增强:在对比度增强的基础上,通过加上一个偏移量来增加图像的亮度。
3. 颜色平衡:对增强后的图像进行颜色平衡,使颜色分布更加均匀。
4. 去雾:通过计算图像中像素的均值和标准差,确定一个阈值,将图像分为前景和背景两部分。然后使用中值滤波器对前景和背景分别进行平滑处理。最后,将前景和背景的加权和作为最终结果。
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