问题描述
我在 Colab 上使用 cv2.imread() 加载了一个图像，并将其转换为一些灰度图像。我有一个矩阵 B，它是从同一个灰度图像中提取的。但是当我试图将它自身相乘时，即当我计算 B@B 时，输出是一个矩阵，但它的条目与我们乘以 {{ 1}}：
BxB我将如何获得 print("required matrix is:\n",b)
print("BxB is:\n",b*b)
？
解决方法
对于 NumPy 数组，* 运算符执行元素乘法：
result[0,0] = b[0,0] * b[0,0]
在你的情况下，你很可能有 dtype=np.uint8，这样你就会遇到整数溢出，例如：
result[0,0] = 234 * 234 = 54576
由于 np.uint8 仅限于值范围 [0,...,255]，因此您需要获取 54576 % 256 = 228，即您的 result[0,0]。
因此，如果您确实想要在没有整数溢出的情况下进行逐元素乘法，例如将 b 转换为 np.int。
或者，如果您真的想要实矩阵乘法，也可以将 b 转换为 np.int，但也要使用正确的 @ 运算符。
以下是针对不同用例的一些代码：
import numpy as np
b = np.array([[234,229],[129,11]],np.uint8)
print('Matrix b:\n',b,'\n')
# Matrix b:
# [[234 229]
# [129 11]]
print('Element-wise multiplication b * b (np.uint8):\n',b * b,'\n')
# Element-wise multiplication b * b (np.uint8):
# [[228 217]
# [ 1 121]]
print('Element-wise multiplication b * b (np.int):\n',np.int_(b) * np.int_(b),'\n')
# Element-wise multiplication b * b (np.int):
# [[54756 52441]
# [16641 121]]
print('Element-wise multiplication b * b (np.int) % 256:\n',(np.int_(b) * np.int_(b)) % 256,'\n')
# Element-wise multiplication b * b (np.int) % 256:
# [[228 217]
# [ 1 121]]
print('Actual matrix multiplication b @ b (np.int):\n',(np.int_(b) @ np.int_(b)),'\n')
# Actual matrix multiplication b @ b (np.int):
# [[84297 56105]
# [31605 29662]]
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System information
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Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.9.1
PyCharm: 2021.1.1
NumPy: 1.20.2
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