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  • Python音乐可视化

    2021-05-09 19:27:40
    我们需要知道音乐是如何组成的以及如何可视化这些部分。音乐是声音的结合。声音是我们的耳朵经常检测到的振动。振动由频率和幅度(速度和响度)定义。 可视化的最简单方法是绘制一行条。每个条形代表一个频率。音乐...

    我们需要知道音乐是如何组成的以及如何可视化这些部分。音乐是声音的结合。声音是我们的耳朵经常检测到的振动。振动由频率和幅度(速度和响度)定义。

    可视化的最简单方法是绘制一行条。每个条形代表一个频率。音乐继续播放时,这些小节将根据频率的幅度上下移动。

    Python实现

    在开始编码之前,需要安装图形库和声音分析器库。

    短时傅立叶变换(STFT)是一种与傅立叶相关的变换,用于确定信号局部随时间变化的正弦频率和相位含量。
    hop_length是帧之间的样本数。 n_fft是每个帧中的样本数。 我发现增加n_fft时,结果变得更加准确,我将其设置为其默认值的4倍。

    您还可以使用matplotlib查看STFT的结果:

    您可以使用索引访问数组的值。但是我们该如何选择它的时间和频率。此代码可能会有所帮助:

    我将2d数组分成多个数组,这些数组指示某些索引的时间或频率。 采样率是恒定的。 因此,我们可以在时间和索引之间创建一个比率,并在频率上创建一个比率。 然后,我们将时间和频率乘以比率,就得到了指数:

    现在,我们只需要使用我在开始时就提到的“移动条”来表示它即可。

    创建一个代表频率条的类:

    我创建了x,y坐标,条形的频率,颜色以及其高度和分贝的范围。 我定义了高度和分贝之间的比例,以便稍后确定横条的高度。 在update()方法中,我获得了与当前分贝对应的条形的所需高度,并将条形的速度设置为增长。

    在这里,我正在创建一个包含条形图的数组。我以100的步长创建了从100Hz到8000Hz的80条,并将它们添加到阵列中。

    然后,您只需运行一个窗口并绘制条形图:

    详情参阅http://viadean.com/py_music_visual.html

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  • python音频可视化

    千次阅读 2019-08-24 15:20:47
    wave 模块提供了一个处理 WAV 声音格式的便利接口。它不支持压缩/解压,但是支持单声道/立体声。

    天好轮回,代码饶过谁,一坑未平,又入一坑,坑坑相套,永无天日,这篇不是小白文,要求了解傅里叶变换的基本概念,直接上代码,注释尽量写详细。

    ennnnnn,我还是先介绍几个模块吧,可能我未来相当长一段时间不会再碰python了,怕自己忘记了

    wave模块

    wave 模块提供了一个处理 WAV 声音格式的便利接口。它不支持压缩/解压,但是支持单声道/立体声。

    • wave.open(file, mode=None)
      如果 file 是一个字符串,打开对应文件名的文件。否则就把它作为文件类对象来处理。mode 可以为以下值:

      ‘rb’
      只读模式。

      ‘wb’
      只写模式。

      注意不支持同时读写WAV文件。

      mode 设为 ‘rb’ 时返回一个 Wave_read 对象,而 mode 设为 ‘wb’ 时返回一个 Wave_write 对象。如果省略 mode 并指定 file 来传入一个文件类对象,则 file.mode 会被用作 mode 的默认值。

      如果操作的是文件对象,当使用 wave 对象的 close() 方法时,并不会真正关闭文件对象,这需要调用者负责来关闭文件对象。

      The open() function may be used in a with statement. When the with block completes, the Wave_read.close() or Wave_write.close() method is called.

      在 3.4 版更改: 添加了对不可搜索文件的支持。

      wave.openfp(file, mode)
      同 open(),用于向后兼容。

      Deprecated since version 3.7, will be removed in version 3.9.

      exception wave.Error
      当不符合WAV格式或无法操作时引发的错误。

    Wave_read对象

    由 open() 返回的 Wave_read 对象,有以下几种方法:

    • Wave_read.close()
      关闭 wave 打开的数据流并使对象不可用。当对象销毁时会自动调用。

    • Wave_read.getnchannels()
      返回声道数量(1 为单声道,2 为立体声)

    • Wave_read.getsampwidth()
      返回采样字节长度。

    • Wave_read.getframerate()
      返回采样频率。

    • Wave_read.getnframes()
      返回音频总帧数。

    • Wave_read.getcomptype()
      返回压缩类型(只支持 ‘NONE’ 类型)

    • Wave_read.getcompname()
      getcomptype() 的通俗版本。使用 ‘not compressed’ 代替 ‘NONE’。

    • Wave_read.getparams()
      返回一个 namedtuple() (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname),与 get*() 方法的输出相同。

    • Wave_read.readframes(n)
      读取并返回以 bytes 对象表示的最多 n 帧音频。

    • Wave_read.rewind()
      设置当前文件指针位置。

    后面两个方法是为了和 aifc 保持兼容,实际不做任何事情。

    • Wave_read.getmarkers()
      返回 None。

    • Wave_read.getmark(id)
      引发错误异常。

    以下两个方法都使用指针,具体实现由其底层决定。

    • Wave_read.setpos(pos)
      设置文件指针到指定位置。

    • Wave_read.tell()
      返回当前文件指针位置。

    Wave_write 对象

    open() 返回的 Wave_write 对象,有以下几种方法:

    • Wave_write.close()
      确保nframes正确,并在波形打开时关闭文件。在对象集合时调用此方法。如果输出流不可搜索且nframe与实际写入的帧数不匹配,则会引发异常。

    • Wave_write.setnchannels(n)
      设置声道数。

    • Wave_write.setsampwidth(n)
      设置采样字节长度为 n。

    • Wave_write.setframerate(n)
      设置采样频率为 n。

    在 3.2 版更改: A non-integral input to this method is rounded to the nearest integer.

    • Wave_write.setnframes(n)
      将帧数设置为n。如果实际写入的帧数不同,则将在以后更改(如果输出流不可搜索,则此更新尝试将引发错误)。

    • Wave_write.setcomptype(type, name)
      设置压缩格式。目前只支持 NONE 即无压缩格式。

    • Wave_write.setparams(tuple)
      tuple 应该是 (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname),每项的值应可用于 set*() 方法。设置所有形参。

    • Wave_write.tell()
      返回当前文件指针,其指针含义和 Wave_read.tell() 以及 Wave_read.setpos() 是一致的。

    • Wave_write.writeframesraw(data)
      写入音频数据但不更新 nframes。

    在 3.4 版更改: Any bytes-like object is now accepted.

    • Wave_write.writeframes(data)
      写入音频帧并确保nframe正确。如果输出流不可搜索,则会引发错误,并且在写入数据之后写入的帧总数与先前设置的nframes值不匹配。

    在 3.4 版更改: Any bytes-like object is now accepted.

    注意在调用 writeframes() 或 writeframesraw() 之后再设置任何格式参数是无效的,而且任何这样的尝试将引发 wave.Error。

    然后是pyArduio模块

    就不介绍了,代码写详细点

    # coding=gbk
    import warnings
    warnings.simplefilter("ignore", DeprecationWarning)#防止报警告
    import pyaudio
    import wave
    
    import numpy as np
    import pygame
    from pygame.locals import *
    
    
    CHUNK = 1024#我把它理解为缓冲流
    
    
    wf = wave.open("1qom8-vi8uq.wav", 'rb')#以只读的方式打开"1qom8-vi8uq.wav"文件
    
    #创建播放器
    p = pyaudio.PyAudio()
    #打开数据流  output=True表示音频输出
    stream = p.open(format=p.get_format_from_width(wf.getsampwidth()),
                    channels=wf.getnchannels(),#设置声道数
                    rate=wf.getframerate(),#设置流的频率
                    output=True)
    
    
    data = wf.readframes(CHUNK)#音频数据初始化
    pygame.init()#pygame初始化
    
    pygame.display.set_caption('实时频域')#设置窗口标题
    screen = pygame.display.set_mode((850, 400), 0, 32)#窗口大小为(850,400)
    while data != '':#直到音频放完
    
        stream.write(data)#播放缓冲流的音频
        data = wf.readframes(CHUNK)#更新data
        numpydata = np.fromstring(data, dtype=np.int16)#把data由字符串以十六进制的方式转变为数组
        transforamed=np.real(np.fft.fft(numpydata))#傅里叶变换获取实数部分
    
        screen.fill((0, 0, 0))#清空屏幕
        for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT:
                pygame.quit()       #这段代码防止无响应
        count=50#设置间隔区
        for n in range(0,transforamed.size,count):#从频域中的2048个数据中没隔count个数据中选取一条
            hight=abs(int(transforamed[n]/10000))#对这么多数据取整和绝对值
    
            pygame.draw.rect(screen,(255,255,255),Rect((20*n/count,400),(20,-hight)))#画矩形
    
        pygame.display.update()#更新屏幕
    
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    #关闭流
    p.terminate()
    

    在这里插入图片描述

    效果图

    事实上,你还可以做的更炫酷,比如,更具振幅的高低来改变颜色,窗口透明之类的(不过pygame是sdl,不支持透明,但是你可以用pyQt)

    展开全文
  • NumPy包是python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力。...我们将介绍一些使用NumPy的主要方法,以及在我们为机器学习模型提供服务之前它如何表示不同类型的数据(表格、声音和图像)。import nump...

    NumPy包是python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力。 它极大地简化了向量和矩阵的操作。Python的一些主要软件包依赖于NumPy作为其基础架构的基础部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。我们将介绍一些使用NumPy的主要方法,以及在我们为机器学习模型提供服务之前它如何表示不同类型的数据(表格、声音和图像)。import numpy as np

    一、数组操作

    1.1创建数组

    通过将python列表传递给NumPy对象,使用np.array()创建一个NumPy数组(即ndarray)。 Python创建了我们在右边可以看到的数组:

    一般情况,我们希望直接使用NumPy作为初始化的数组数据。 NumPy为这些情况提供了诸如ones(),zeros()和random.random()类等方法。 我们只需要向这些方法传递要生成的元素数量的参数:

    一旦我们创建了数组,我们就可以开始以有趣的方式操作它们。

    1.2 数组算术

    先来创建两个NumPy数组来展示它们的用处。 我们称之为data和ones:

    这两个数组的加法就像我们+1那么简单(每一行相加)。

    可以发现这样的计算不必在循环中实现。 这是非常好的抽象处理,可以让你在更高层次上思考问题,而不是陷入如何实现计算的算法里面。

    我们还可以像下面一样进行其他运算:

    通常情况下,我们希望在数组和单个数字之间执行操作(我们也可以将其称为向量和标量之间的操作)。 比如说,我们的数组表示以英里为单位的距离,我们希望将其转换为公里数。 我们只需要让数据* 1.6就可以了。

    NumPy让每个单元格都会发生相乘叫做广播。

    1.3索引数组

    我们可以索引、切片NumPy数组。

    1.4 数组聚合

    NumPy为我们提供非常好用的聚合功能:

    除了最小值、最大值和总和之外,还得到非常棒的东西,比如平均值、所有元素相乘的结果、标准差,以及其他很多。

    二、多维处理

    2.1 创建矩阵

    所有的例子都在一个维度上处理向量。 NumPy的厉害之处是能够将我们目前所看到的所有内容应用到任意维度上。我们可以传递一个Python列表,让NumPy创建一个矩阵来表示它们:np.array([[1,2],[3,4]])

    我们也可以使用上面提到的相同方法(ones(),zeros()和random.random()),只要我们给它们一个元组来描述我们正在创建的矩阵的维度:

    2.2 矩阵算术

    如果两个矩阵的大小相同,我们可以使用算术运算符(+ – * /)来进行矩阵计算。NumPy将这些作为位置操作处理:

    只有当不同维度为1时(例如矩阵只有一列或一行),我们才能在不同大小的矩阵上进行这些算术运算,在这种情况下,NumPy将其广播规则用于该操作:

    2.3 点积

    NumPy为每个矩阵提供了一个dot()方法,我们可以用它来执行与其他矩阵的点积运算:

    两个矩阵在它们彼此面对的一侧必须具有相同的尺寸(上图底部红色的数字)。

    您可以将此操作可视化为如下所示:

    2.4 矩阵索引

    当我们操作矩阵时,索引和切片操作变得更加有用:

    冒号表示从哪个位置到哪个位置,留空表示开头或者结尾;逗号表示行和列。NumPy的索引是从0开始的,并且后面的方括号是不包含后面的值(即小于后面的值)。

    2.5 矩阵聚合

    我们可以像聚合向量一样聚合矩阵:

    我们不仅可以聚合矩阵中的所有值,还可以使用axis参数在行或列之间进行聚合:

    2.6 转置和重塑

    处理矩阵时的一个共同需求是需要旋转矩阵。 当我们需要采用两个矩阵的点积并需要对齐它们共享的维度时,通常就是这种情况。 NumPy数组有一个方便的属性叫做T来获得矩阵的转置:

    在更高级的应用中,您可能会发现自己需要切换某个矩阵的维度。 在机器学习应用程序中通常就是这种情况,其中某个模型期望输入的某个形状与您的数据集不同。 在这些情况下,NumPy的reshape()法很有用。 您只需将矩阵所需的新尺寸传递给它即可。

    2.7 更多维度

    NumPy可以完成我们在任何维度定义数据。 其中心数据结构称为ndarray(N维数组)。

    在很多方面,处理新维度只需在NumPy函数的参数中添加逗号:

    三、公式计算

    我们举一个计算均方误差的例子。实现适用于矩阵和向量的数学公式是考虑NumPy的关键用例。例如均方误差MSE公式,它是监督机器学习、模型处理、回归问题的核心公式:

    equation?tex=MSE%3D%5Cfrac%7B1%7D%7Bn%7D%E2%88%91_%7Bi%3D1%7D%5En%28%5Chat%7By%7D_i%E2%88%92y_i%29%5E2

    在NumPy中实现这一点是轻而易举的:

    这样做的好处是我们不需要关心predictions和labels是否包含一个或一百个值(只要它们的大小相同)。我们可以通过一个示例逐步执行该代码行中的四个操作:

    predictions和labels向量都包含三个值。 这意味着n的值为3。 在我们执行减法后,我们最终得到如下值:

    然后我们可以对矢量中的值进行平方:

    然后求和:

    结果就是均方误差。

    四、数据表示

    4.1 表格和电子表格

    构建模型所需的所有数据类型(电子表格、图像和音频等),很多都非常适合在n维数组中表示。

    电子表格或值表是二维矩阵。 电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。 Python中最受欢迎的抽象是pandas数据帧DataFrame,它实际上使用NumPy并在其上构建。

    4.2 音频

    音频文件是一维样本数组。 每个样本都是一个代表音频信号的一小部分的数字。 CD质量的音频每秒可能有44,100个样本,每个样本是-65535到65536之间的整数。这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件,你可以将它加载到长度为10 * 44,100的NumPy数组中 = 441,000个样本。 想要提取音频的第一秒? 只需将文件加载到我们称之为audio的NumPy数组中,然后获取audio[:44100]。

    以下是一段音频文件:

    4.3 图像

    图像是高度×宽度的像素矩阵。如果图像是黑白的(即灰度),则每个像素可以由单个数字表示(通常在0(黑色)和255(白色)之间)。

    想要裁剪图像的左上角10 x 10像素部分? 告诉NumPy让你image[:10,:10]。

    这是一个图像文件的片段:

    如果图像是彩色的,则每个像素由三个数字表示(RGB)。 在这种情况下,我们需要第三维(因为每个单元格只能包含一个数字)。 因此彩色图像由尺寸的ndarray表示:(高x宽x 3)。

    展开全文
  • NumPy包是python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力。它极大地简化了向量和矩阵的操作。Python的一些主要软件包依赖于NumPy作为其基础架构的基础部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和ten...

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    落地为兄弟,何必骨肉亲!

    得欢当作乐,斗酒聚比邻。

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    NumPy包是python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力。它极大地简化了向量和矩阵的操作。Python的一些主要软件包依赖于NumPy作为其基础架构的基础部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。我们将介绍一些使用NumPy的主要方法,以及在我们为机器学习模型提供服务之前它如何表示不同类型的数据(表格、声音和图像)。

    import numpy as np

    一、数组操作

    1.1创建数组

    通过将python列表传递给NumPy对象,使用np.array()创建一个NumPy数组(即ndarray)。Python创建了我们在右边可以看到的数组:

    4a7b14f34621f7a89f5de8b0e3536c21d6f.png

    一般情况,我们希望直接使用NumPy作为初始化的数组数据。NumPy为这些情况提供了诸如ones(),zeros()和random.random()类等方法。我们只需要向这些方法传递要生成的元素数量的参数:

    b5a9dcfed39e52114c0235ae9135e5fa2f2.png

    一旦我们创建了数组,我们就可以开始以有趣的方式操作它们。

    1.2 数组算术

    先来创建两个NumPy数组来展示它们的用处。我们称之为data和ones:

    f8e952fb2d38af3f157d1cb5541e32d8441.png

    这两个数组的加法就像我们+1那么简单(每一行相加)。

    9b7451d3882867efd2fe23fe496ae42013c.png

    可以发现这样的计算不必在循环中实现。这是非常好的抽象处理,可以让你在更高层次上思考问题,而不是陷入如何实现计算的算法里面。

    我们还可以像下面一样进行其他运算:

    b145b1d50ab5beb0f4f45bfd175fe6929e7.png

    通常情况下,我们希望在数组和单个数字之间执行操作(我们也可以将其称为向量和标量之间的操作)。比如说,我们的数组表示以英里为单位的距离,我们希望将其转换为公里数。我们只需要让数据* 1.6就可以了。

    c5a91a0158e22a4d40b0615081afb71e879.png

    NumPy让每个单元格都会发生相乘叫做广播。

    1.3索引数组

    我们可以索引、切片NumPy数组。

    cf6d6ca988529c3c1788b8f89e9aba9cac3.png

    1.4 数组聚合

    NumPy为我们提供非常好用的聚合功能:

    f836bdcc871616ca175c9b4132e38af80cb.png

    除了最小值、最大值和总和之外,还得到非常棒的东西,比如平均值、所有元素相乘的结果、标准差,以及其他很多。

    二、多维处理

    2.1 创建矩阵

    所有的例子都在一个维度上处理向量。NumPy的厉害之处是能够将我们目前所看到的所有内容应用到任意维度上。我们可以传递一个Python列表,让NumPy创建一个矩阵来表示它们:

    np.array([[1,2],[3,4]])

    dc47923f17ea33aa671362587b9b832f41f.png

    我们也可以使用上面提到的相同方法(ones(),zeros()和random.random()),只要我们给它们一个元组来描述我们正在创建的矩阵的维度:

    2979b24c8e1ac167a48146e285325eaab0c.png

    2.2 矩阵算术

    如果两个矩阵的大小相同,我们可以使用算术运算符(+ - * /)来进行矩阵计算。NumPy将这些作为位置操作处理:

    6964eb98a63ba9c6877b6ee881aebe3d972.png

    只有当不同维度为1时(例如矩阵只有一列或一行),我们才能在不同大小的矩阵上进行这些算术运算,在这种情况下,NumPy将其广播规则用于该操作:

    72beadc0ce8063898258849fb9c7902608a.png

    2.3 点积

    NumPy为每个矩阵提供了一个dot()方法,我们可以用它来执行与其他矩阵的点积运算:

    c81e8614424715f4f13d618ab601092445b.png

    两个矩阵在它们彼此面对的一侧必须具有相同的尺寸(上图底部红色的数字)。 您可以将此操作可视化为如下所示:

    133145ed38fa0d0dff073c8c504efcfb91b.jpg

    2.4 矩阵索引

    当我们操作矩阵时,索引和切片操作变得更加有用:

    774d3f4c1292f2535620eb657eff2447921.png

    冒号表示从哪个位置到哪个位置,留空表示开头或者结尾;逗号表示行和列。NumPy的索引是从0开始的,并且后面的方括号是不包含后面的值(即小于后面的值)。

    2.5 矩阵聚合

    我们可以像聚合向量一样聚合矩阵:

    15d8c9577935fb500d5df4afe77e97fa011.png

    我们不仅可以聚合矩阵中的所有值,还可以使用axis参数在行或列之间进行聚合:

    7466c62d95773c4eb6a986e980163e6d23a.png

    2.6 转置和重塑

    处理矩阵时的一个共同需求是需要旋转矩阵。当我们需要采用两个矩阵的点积并需要对齐它们共享的维度时,通常就是这种情况。NumPy数组有一个方便的属性叫做T来获得矩阵的转置:

    c4d5d30863fcb7d82f8108978abdd9058df.png

    在更高级的应用中,您可能会发现自己需要切换某个矩阵的维度。在机器学习应用程序中通常就是这种情况,其中某个模型期望输入的某个形状与您的数据集不同。在这些情况下,NumPy的reshape()法很有用。您只需将矩阵所需的新尺寸传递给它即可。

    d8cecbbc4a7b0923613d1b3e4119c8fbe2f.png

    2.7 更多维度

    NumPy可以完成我们在任何维度定义数据。其中心数据结构称为ndarray(N维数组)。

    5cdb29863a45dc05b39839edcb0c948baef.png

    在很多方面,处理新维度只需在NumPy函数的参数中添加逗号:

    051bacd2b172ca1e39e552f6090237e3f9e.jpg

    三、公式计算

    我们举一个计算均方误差的例子。实现适用于矩阵和向量的数学公式是考虑NumPy的关键用例。例如均方误差MSE公式,它是监督机器学习、模型处理、回归问题的核心公式:

    733e9c45fb335c0c1e54abd1184cd107cfc.png

    在NumPy中实现这一点是轻而易举的:

    afda29679bd6aaa86b8d0ce2d1e3cecd69e.png

    这样做的好处是我们不需要关心predictions和labels是否包含一个或一百个值(只要它们的大小相同)。我们可以通过一个示例逐步执行该代码行中的四个操作:

    3461b9d0173e8d082db9459407871d395d4.png

    predictions和labels向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后,我们最终得到如下值:

    1a0f5317d3822f8d6fdad19168d13b36e44.png

    然后我们可以对矢量中的值进行平方:

    369cf43fcc4aa5ac2d32b8625b87121eb6a.png

    然后求和:

    b6fa003c57ed384224d582f0a141311b008.png

    结果就是均方误差。

    四、数据表示

    4.1 表格和电子表格

    构建模型所需的所有数据类型(电子表格、图像和音频等),很多都非常适合在n维数组中表示。 电子表格或值表是二维矩阵。电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。Python中最受欢迎的抽象是pandas数据帧DataFrame,它实际上使用NumPy并在其上构建。

    773ecd6ed9122508ba9299c190290741b09.jpg

    4.2 音频

    音频文件是一维样本数组。每个样本都是一个代表音频信号的一小部分的数字。CD质量的音频每秒可能有44,100个样本,每个样本是-65535到65536之间的整数。这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件,你可以将它加载到长度为10 * 44,100的NumPy数组中 = 441,000个样本。想要提取音频的第一秒?只需将文件加载到我们称之为audio的NumPy数组中,然后获取audio[:44100]。 以下是一段音频文件:

    439ef7104f836140676900326d5e1bec8f2.jpg

    4.3 图像

    图像是高度×宽度的像素矩阵。

    如果图像是黑白的(即灰度),则每个像素可以由单个数字表示(通常在0(黑色)和255(白色)之间)。想要裁剪图像的左上角10 x 10像素部分?告诉NumPy让你image[:10,:10]。 这是一个图像文件的片段:

    03fa8fe093c1c965d4041e5eda5845375d7.jpg

    如果图像是彩色的,则每个像素由三个数字表示(RGB)。在这种情况下,我们需要第三维(因为每个单元格只能包含一个数字)。因此彩色图像由尺寸的ndarray表示:(高x宽x 3)。

    cab83ce8232d56437807723866344e55f0b.jpg

    ------------------ End -------------------

    04faa43dfd62a6719f7888752c597c85611.png

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