python 基本用法

1 [None]

import numpy as np

# 创建一个示例数组
img_pre = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用 ... 进行索引
result = img_pre[...][None]

print("原始数组形状:", img_pre.shape)
print("操作后数组形状:", result.shape)

代码解释

1. ... 操作符：...（省略号）在 NumPy 中是一个特殊的索引对象，它表示选择该维度的所有元素。当数组维度较多时，使用 ... 可以简化索引操作。例如 img_pre[ ... ] 实际上就等同于 img_pre 本身，它会返回原数组。
2. [None] 操作符：在 NumPy 里，None 等同于 np.newaxis，它的作用是在指定位置插入一个新的维度。img_pre[...][None] 就是在原数组的最前面插入一个新的维度。

输出结果

假设 img_pre 的形状是 (2, 3)，那么 img_pre[...][None] 操作后得到的数组形状就会变成 (1, 2, 3)。

2  cv2.warpAffine

2*3矩阵仿射变换    双线性插值