cv2.imshow与plt.show

时间: 2023-06-05 10:47:31 浏览: 103
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cv2_plt_imshow:对 cv2 读取的图像使用 matplotlib_imshow-开源

b'cv2.imshow' 与 plt.show 都是用于显示图像的函数，但是它们来自不同的Python库。 b'cv2.imshow' 是OpenCV库中的函数，可以用于显示图像，常用于计算机视觉领域；而 plt.show 则是 Matplotlib 库中的函数，常用于数据可视化领域。两者的用法与显示效果略有不同。
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python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

主要介绍了plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题,本文给大家介绍的非常详细，同时给大家提到了cv2.imshow()和plt.imshow()的区别讲解，需要的朋友可以参考下

cv2.imshow不能显示但是plt.imshow可以显示

这个问题可能是因为您使用的是...plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() 这里的cv2.cvtColor是用来转换图像的颜色空间，因为OpenCV默认使用BGR颜色空间，而matplotlib使用RGB颜色空间。

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread("1.png") img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY,0) equ=cv2.equalizeHist(img_gray) plt.figure("原始灰度直方图") plt.title('Origin') plt.hist(img_gray.ravel(),256) plt.figure("均衡化直方图") plt.title('Equalization') plt.hist(img_gray.ravel(),256) plt.show() cv2.imshow("Gray",img_gray) cv2.imshow("EqualizeHist",equ) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()给这段代码加上详细的注释

cv2.imshow("EqualizeHist", equ) # 等待键盘输入 cv2.waitKey(0) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() 注释如上所示，主要包括以下几个步骤： 1. 导入需要的库 2. 读入图片 3. 将图片转换为灰度图像 4. ...

如何用plt.imshow输出原本cv2.imshow的图片

要使用plt.imshow输出cv2.imshow的图片，你需要先将OpenCV的图片格式转换为Matplotlib的图片格式。下面是一个示例代码： python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 image = cv2.imread('...

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

可以尝试使用cv2.cvtColor()函数将BGR顺序转换为RGB顺序。 4. 图片数据类型错误：OpenCV默认使用8位无符号整数表示像素值，而matplotlib默认使用浮点数表示像素值。如果读取的图片数据类型与预期不符，可能会导致...

# 透视变换复习 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('sudoku.jpg') rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() img = cv2.imread('road.png') cv2.circle(img, (270,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (330,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (32,260),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (555,260),2, (0,0,255),2) cv2.imshow('draw', img) cv2.waitKey(0) import matplotlib.pyplot as plt rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]]) pts2 = np.float32([[20,0],[510,0],[20,103],[510,103]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(523,100)) dst = cv2.resize(dst, None, fx=0.5,fy=4.0) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 在每句代码后详细解释注释这段代码

cv2.imshow('draw', img) cv2.waitKey(0) # 获取图片的行、列、通道数 rows,cols,ch = img.shape # 定义变换前后四个点的坐标 pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]]) pts2 = np.float32([...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("D:\shujuji\guangliang\80Lux\\000031.jpg") blue = img[:, :, 0] green = img[:, :, 1] red = img[:, :, 2] blue_equ = cv2.equalizeHist(blue) green_equ = cv2.equalizeHist(green) red_equ = cv2.equalizeHist(red) equ = cv2.merge([blue_equ, green_equ, red_equ]) cv2.imshow("1",img) cv2.imshow("2",equ) plt.figure("原始图像直方图") plt.hist(img.ravel(), 256) plt.figure("均衡化图像直方图") plt.hist(equ.ravel(), 256) plt.show() cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()每一句的含义

cv2.imshow("2",equ) 使用 OpenCV 的 imshow 函数显示原始图像和均衡化后的图像。 python plt.figure("原始图像直方图") plt.hist(img.ravel(), 256) plt.figure("均衡化图像直方图") plt.hist(equ.ravel...

# 透视变换复习 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # img = cv2.imread('sudoku.jpg') # rows,cols,ch = img.shape # pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) # pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) # M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) # dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) # plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') # plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') # plt.show() img = cv2.imread('road.png') # cv2.circle(img, (270,160),2, (0,0,255),2) # cv2.circle(img, (330,160),2, (0,0,255),2) # cv2.circle(img, (32,260),2, (0,0,255),2) # cv2.circle(img, (555,260),2, (0,0,255),2) # cv2.imshow('draw', img) # cv2.waitKey(0) import matplotlib.pyplot as plt rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]]) pts2 = np.float32([[20,0],[510,0],[20,103],[510,103]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(523,100)) dst = cv2.resize(dst, None, fx=0.5,fy=4.0) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 详细解释以上代码

这段代码主要是关于透视变换的应用。...最后，我们使用plt.subplot()和plt.imshow()函数将原始图像和透视变换后的图像显示出来，以供观察和比较。同时，将变换后的图像进行缩放（cv2.resize()函数），以便更好地观察。

cv2.show和cv2.imshow有什么区别

与cv2.imshow()不同，其他显示图像的函数通常是针对特定平台或GUI库而设计的。例如，如果您正在使用PyQt5，则可以使用QImage和QPixmap类来显示图像。如果您正在使用matplotlib，则可以使用plt.imshow()函数显示图像...
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解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

在Python编程中，matplotlib库是用于数据可视化的一个强大工具，其中plt.imshow()函数常用来显示图像，而plt.show()则用于呈现所有的图形。然而，在处理大量图像并连续使用这两个函数时，可能会遇到内存泄漏的...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('D:/computer view/R-C.png')patch_img=img[20:150,-180:-50] cv2.imshow(patch_img)

plt.imshow(cv2.cvtColor(patch_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() This code will display the extracted patch using the imshow function of matplotlib. Note that we also need to convert the color...

angle = 45 center = (gray.shape[1] // 2, gray.shape[0] // 2)# 生成旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=0.8)# 计算旋转后的图像尺寸 max_dim = max(gray.shape) rotated_size = (max_dim, max_dim)# 执行旋转操作 rotated = cv2.warpAffine(gray, M, rotated_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)# 显示旋转后的图像 cv2.imshow('Rotated Image', rotated)# 等待按键响应 cv2.waitKey(0)# 释放窗口 cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(rotated) plt.show()

- cv2.imshow()：显示旋转后的图像。 - cv2.waitKey()：等待按键响应。 - cv2.destroyAllWindows()：释放窗口。 - plt.imshow()：显示旋转后的图像。 - plt.show()：显示图像。 需要注意的是，这段代码...

import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread("1.png",0) plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) img = cv2.imshow("image",img) img = cv2.waitKey() plt.show()给这段代码加上详细的注释

# 导入cv2和matplotlib.pyplot模块 import cv2 ...img = cv2.imshow("image", img) # 等待用户按下任意按键，如果没有按下任意按键则程序会一直等待 img = cv2.waitKey() # 显示直方图 plt.show()

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy #读图 img = cv2.imread(r'C:\Users\1337380312\Desktop\graduation project\grey-scale map\zhuang71-cold (5).jpg.jpg') #转换成灰度图 img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #显示灰度图 cv2.imshow('gray_img',img2) cv2.waitKey(0) #获取直方图，由于灰度图img2是二维数组，需转换成一维数组 plt.hist(img2.ravel(),256) #显示直方图 plt.show() cv2.waitKey(0)

其中，cv2.imread()函数读取图片，cv2.cvtColor()函数将其转换为灰度图，cv2.imshow()函数显示灰度图，plt.hist()函数获取直方图数据并绘制直方图，plt.show()函数显示直方图。需要注意的是，cv2.imshow()和cv2....

import numpy as np from skimage import io from glob import glob from matplotlib import pyplot as plt import cv2 x = [] y = [] for i in glob('man_woman/a_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(0) except: continue for i in glob('man_woman/b_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(1) except: continue plt.subplot(221) plt.imshow(x[0]) plt.title('Male') plt.subplot(222) plt.imshow(x[1]) plt.title('Male') plt.subplot(223) plt.imshow(x[-1]) plt.title('FeMale') plt.subplot(224) plt.imshow(x[-2]) plt.title('FeMale') plt.show()

这段代码是一个简单的图像分类器，用于区分男性和女性的面部图像。首先，它使用glob模块获取文件夹中的图像文件路径，然后使用skimage模块中的...这里使用plt.subplot函数将四张图像分组并显示在同一个窗口中。

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

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