python3/C++ 精卫填海,每日一坑(2)

本文探讨了Python3与C++在图像处理中遇到的问题,包括使用transform.resize导致的图像通道变化,及如何正确使用PIL库避免此问题。同时,深入解析了numpy库中np.mean与np.sum函数的axis参数作用,通过实例讲解了多维数组在不同维度上的求和与平均计算。

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python3/C++ 精卫填海,每日一坑(2)

  1. 结论一

    如果使用transform.resize,那么单通道的图像会被重塑为三通道的图像。为了避免这种情况,之后统一使用了from PIL import Image这个模块的img.resize()函数,不再出现这种错误。

  2. 结论二
    在np.mean(np.double(obejection) , axis=) 程序语句当中出现的axis,可以简单粗暴地将它理解为维度;如果axis = i ,那么对应地在i维进行运算;例如生成一个四维的随机矩阵,为4 * 3 * 2 * 3 的形式,那么进行第0维的求和 np.sum(Array,axis = 0 ) , i = 0,那么就在第0维进行运算, 第一个元素=A0000+A1000+A2000+A3000,第二个元素=A0001+A1001+A2001+A2003,第三个元素=A0002+A1002+A2002+A3002…

  3. 结论三
    一张图记录指针、栈、堆、全局区的理解:
    在这里插入图片描述

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