K-means二值化的问题

 整体这段代码的目的比较疑惑

1、[delta_y:-delta_y, delta_x:-delta_x]为什么裁剪会出现负数

2、a: np.ndarray = original_img[:, :, 0:3].astype(np.uint8)这一行代码读不懂

def v2_by_k_means(img):
    '''使用k-means二值化'''
    original_img = np.array(img, dtype=np.float64)
    src = original_img.copy()
    delta_y = int(original_img.shape[0] * (0.4))
    delta_x = int(original_img.shape[1] * (0.4))
    original_img = original_img[delta_y:-delta_y, delta_x:-delta_x]
    h, w, d = src.shape
    print(w, h, d)
    dts = min([w, h])
    print(dts)
    r2 = (dts / 2) ** 2
    c_x, c_y = w / 2, h / 2
    a: np.ndarray = original_img[:, :, 0:3].astype(np.uint8)
    # 获取尺寸(宽度、长度、深度)
    height, width = original_img.shape[0], original_img.shape[1]
    depth = 3
    print(depth)
    image_flattened = np.reshape(original_img, (width * height, depth))
 

1. 范围不会出现负值，值有可能是负值。因为值是float64类型的。

2. :np.ndarray不清楚啥含义，在函数变量中用来限制变量类型的，这里好像没啥作用。

哈哈，终于有人觉醒了！我曾经写过一篇《危险的转变：Python正在从简明转向臃肿，从实用转向媚俗》，对a: np.ndarray这种自欺欺人的做法表示过抗议，但也有人觉得很好。https://xufive.blog.csdn.net/article/details/109253333

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