Question

我无法理解这条线的作用。流变量是一个流向量数组，图像中的每个像素都有一个（所以是一个2d数组）。

fx, fy = flow[:, :, 0], flow[:, :, 1]

任何帮助将不胜感激

Answer 1

让我们先简化一下表达式。你的代码：

fx, fy = flow[:, :, 0], flow[:, :, 1]

相当于：

fx = flow[:, :, 0]
fy = flow[:, :, 1]

所以现在它归结为flow[:, :, 0]。这意味着flow是一个 numpy 数组，至少有三个维度（让我们将N定义为维度数）。然后flow[:,:,0]是一个N-1维数组，我们总是选择0作为第三维。

在图像处理的上下文中，图像通常是3d数组（假设它有颜色），尺寸为w×h×3 （三色通道）。所以这意味着flow[:,:,0]将生成w×h 视图，对于每个像素，我们选择红色通道（假设红色通道是第一个）信道）。

因此，如果flow是5×4×3矩阵，例如：

>>> flow
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8],
        [ 9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14],
        [15, 16, 17],
        [18, 19, 20],
        [21, 22, 23]],

       [[24, 25, 26],
        [27, 28, 29],
        [30, 31, 32],
        [33, 34, 35]],

       [[36, 37, 38],
        [39, 40, 41],
        [42, 43, 44],
        [45, 46, 47]],

       [[48, 49, 50],
        [51, 52, 53],
        [54, 55, 56],
        [57, 58, 59]]])

然后我们将为每个3元组获得第一个元素，使其成为：

>>> flow[:,:,0]
array([[ 0,  3,  6,  9],
       [12, 15, 18, 21],
       [24, 27, 30, 33],
       [36, 39, 42, 45],
       [48, 51, 54, 57]])

通过查询flow[:,:,1]，我们获得：

>>> flow[:,:,1]
array([[ 1,  4,  7, 10],
       [13, 16, 19, 22],
       [25, 28, 31, 34],
       [37, 40, 43, 46],
       [49, 52, 55, 58]])

请注意，这些是观看次数：如果您更改flow，会对fx和fy产生影响 ，即使你之前做过这些作业。

这个切片是什么意思[：，：，0]？

1 个答案: