plt.axis('off') plt.show()

这段代码的作用是设置图像显示的属性和进行图像的显示操作。plt.axis('off') 的作用是关闭坐标轴的显示，可以使图像更加美观。plt.show() 是 matplotlib 库提供的函数之一，用于显示图像。调用该函数之后，图像窗口会显示出来，并等待用户的操作。在 Jupyter Notebook 中，该函数也可以直接将图像显示在输出单元格中。

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plt.figure() plt.imshow(src,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(dst,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.show()

这段代码是将两个图像在两个不同的图形窗口中显示出来，并且关闭了坐标轴的显示。首先使用plt.figure()创建第一个图形窗口，然后使用plt.imshow()显示第一个图像src，并通过vmin和vmax参数设置图像的颜色范围。接着使用plt.axis("off")关闭了坐标轴的显示。然后再创建一个新的图形窗口，显示第二个图像dst，同样也关闭了坐标轴的显示。最后使用plt.show()将两个图像窗口显示出来。

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

读取的图片出现紫色可能是由于以下原因：

1. 图片读取路径错误：请确保图片路径正确，包括文件名和文件后缀。

2. 图片格式不支持：OpenCV库对于一些特殊的图片格式可能存在兼容性问题。请确保读取的图片格式是OpenCV支持的格式，如JPEG、PNG等。

3. 图片通道顺序错误：OpenCV默认使用BGR通道顺序，而matplotlib默认使用RGB通道顺序。如果读取的图片通道顺序与预期不符，会导致颜色显示不正常。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，可能会导致颜色显示不正常。可以尝试使用img.astype()函数将图片数据类型转换为正确的类型。

请检查以上可能的原因，并逐一排除，以解决图片紫色显示的问题。