有人可以解释他们如何在这里分割图像吗？答案

【问题标题】：Can someone explain how they are splitting the image here?有人可以解释他们如何在这里分割图像吗？
【发布时间】：2020-08-05 14:47:47
【问题描述】：

我不明白每个值代表什么，谁能解释一下？

img_left[:,0:150,:] = np.clip(img_left[:,:150,:]*1.5,0, 255)

【问题讨论】：

我不确定 np.clip，因为我还没有使用它，但总的来说，我会说 img_left 是一个 ndarray，它的拆分方式表明它是沿着第二个索引切片的，取前 150 个值。我的意思是通过数组 [:. a:b, :] 它是一个 3d 数组向量，仅考虑第二个索引中 a 和 b 之间的位置，并包括所有其他索引

标签： python numpy vision

【解决方案1】：

它需要图像的前 150 列（图像中的第一维是行，第二维是列，第三维通常是 RGB）。当您通过: 调用维度时，您正在选择沿该轴的所有元素。并通过i:j 调用维度，沿该维度选择i-th 和j-th（包括i 和不包括j）之间的所有元素。然后它将所有这些选定的值乘以 1.5 并将值裁剪为介于 0 和 255 之间。

【讨论】：

"并将值 *1.5 剪裁到 0 到 255 之间。" ;)
@Guimute 不一样吗？
我不这么认为。拍摄一张灰色图像。 [0, 255] 中包含的 (值 x 1.5) 会生成新图像但更亮。包含在 [0, 255/1.5] 中的（值）使某些东西具有奇怪的阈值。

【解决方案2】：

我假设这是使用 open-cv，但无论哪种方式，numpy 数组都被 [:,0:150:,:] 索引，其中 : 表示单独获取所有值，x:y 是从 x 到 y 的所有值.所以这意味着所有的 y 值（open-cv 首先使用 y，然后使用 x）、从 0 到 149 的 x 值以及所有 3 个颜色通道。

【讨论】：