第十章（上）----代码与错误分析

之前考试，实验室，久久没有写博客，就贴一下《机器学习系统设计》第十章的python代码。

一开始这语句：r,g,b=im.transpose(2, 0, 1)一直报错，我怎么搞都不行，就跑去Quora上问（再次隆重介绍Quora，好东西，大二就发现它的安卓App，拖到现在才发现它网站的牛X）知乎已经不能满足我了，所以还是得Quora.）

然后有人回复我，是说我给的信息太少，猜测是（2,0,1）应该写成（（2,0,1））。试过也是不行，晚上吃完饭回来想要补充信息给他，想要上传我用的lenna.jpg的图给他试试效果，看看哪里错。

上传的时候猛然醒悟，是不是我的图有问题。果然，我的lenna.jpg是灰度图，当然没有rgb了。。。。换了一张彩色图，运行ok。另外，书中出现的C我全部用W替代，C本来就没有定义，可能是作者笔误。没有深究，从效果上看这样改是对的。

import mahotas as mh
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

'''
#用mh读入图片，image是一个三维的数组
image = mh.imread('test2.jpg')
image = mh.colors.rgb2gray(image)
plt.gray()
#thresh = mh.thresholding.rc(image)
#print(thresh)
#ostubin = (image > thresh)
#ostubin = mh.close(ostubin, np.ones((10, 10)))
im8 = mh.gaussian_filter(image, 28)
plt.imshow(im8)
plt.show()
'''

'''
#加入椒盐噪声
lenna = mh.imread('lenna.jpg', as_grey = True)
salt = np.random.random(lenna.shape) > 0.975
pepper = np.random.random(lenna.shape) >0.975
lenna = mh.stretch(lenna)
lenna = np.maximum(salt * 170, lenna)
lenna = np.minimum(pepper * 30 + lenna * (~pepper), lenna)
plt.imshow(lenna)
plt.gray()
plt.show()
'''


#聚焦中心
im = mh.imread('Tulips.jpg')
r,g,b=im.transpose(2, 0, 1)
r12 = mh.gaussian_filter(r, 12.)
g12 = mh.gaussian_filter(g, 12.)
b12 = mh.gaussian_filter(b, 12.)
im12 = mh.as_rgb(r12, g12, b12)
h, w = r.shape
Y, X = np.mgrid[:h, :w]
Y = Y - h/2.
Y = Y/ Y.max()
X = X - w/2.
X = X / X.max()
W = np.exp(-2. * (X ** 2 + Y ** 2))
W = W - W.min()
W = W / W.ptp()
W = W[:, :, None]
ringed = mh.stretch(im *W + (1 -W) * im12)
plt.imshow(ringed)
plt.show()