def block_wise(img, param): width = min(img.shape[0], img.shape[1]) // 256 * 8 #param = min(img.shape[0], img.shape[1]) // 256 * param img = img.astype(np.float)/255. img = img *2-1 #print (img) mask = np.ones(img.shape) #掩膜操作 for i in range(param): #img.setflags(write=1) #生成一个随机整数 r_w，范围在 [0, img.shape[1] - 1 - width] 之间 r_w = random.randint(0, img.shape[1] - 1 - width) #宽 r_h = random.randint(0, img.shape[0] - 1 - width) #高 #print (r_w, r_h) mask[r_h:r_h + width, r_w:r_w + width, :] = 0 img = img * mask img = img*0.5 +0.5 img = img*255 return img.astype(np.uint8)

这是一个Python函数，输入参数为img和param，输出为处理后的图像。函数的作用是将输入的图像img分成多个大小相同的块，并在每个块的随机位置生成一个掩膜。具体实现方式是首先根据img的宽高，计算出每个块的大小为min(img.shape[0], img.shape[1]) // 256 * 8。然后将img的像素值类型转换为float类型，并将其归一化到[-1,1]的范围内。接着生成一个全为1的掩膜mask，遍历param次，每次在随机位置生成一个块大小的矩形，将该矩形内的像素在掩膜中置为0。最后将img乘以掩膜，再将其归一化到[0,255]的范围内并转换为uint8类型，即可得到处理后的图像。