小程序名称：极致云工具

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YesApi

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一些更高级的ndarray处理

where和一些其他的逻辑运算

np.where(cond,x,y)：满足条件（cond）输出x，不满足输出y

x_arr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5])
y_arr = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5])
cond = np.array([True, False, True, True, False])
print(np.where(cond, x_arr, y_arr))

目标

在本节中，我们将学习

• 由相机引起的失真类型，
• 如何找到相机的固有和非固有特性
• 如何根据这些特性使图像不失真

基础

一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。

距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失真（光学）”。

import numpy as np

NumPy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。当然pandas库中也有一些用于将表格型数据读取到内存中的工具，我们后面也会接触到。

将数组以二进制格式保存到磁盘

np.save和np.load是读写磁盘数组数据的两个主要函数。默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中的。

目标

在本节中，我们将学习

• 由相机引起的失真类型，
• 如何找到相机的固有和非固有特性
• 如何根据这些特性使图像不失真

基础

一些针孔相机会给图像带来明显的失真。两种主要的变形是径向变形和切向变形。径向变形会导致直线出现弯曲。

距图像中心越远，径向畸变越大。例如，下面显示一个图像，其中棋盘的两个边缘用红线标记。但是，您会看到棋盘的边框不是直线，并且与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。有关更多详细信息，请访问“失真（光学）”。