python中plt.axis的用法

plt.axis函数在Python中的用法是设置图形的轴限制范围或者坐标轴标签等属性，以便更好地呈现数据图形。例如，plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])可以设置x轴和y轴限制范围，plt.xlabel('x轴标签')和plt.ylabel('y轴标签')可以设置x轴和y轴的标签。

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补充代码img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

好的，我来补充一下完整的代码，供您参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, filters

# 读取图像
img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif")

# 显示原图
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_checkeboard)
plt.axis('off')
plt.title("Original")

# 二值化处理
img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard)
threshold = filters.threshold_otsu(img_checkeboard)
img_binary[img_checkeboard >= threshold] = 1

# 显示二值化后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_binary)
plt.axis('off')
plt.title("Binary")

plt.show()

这段代码中使用了 `skimage` 库中的 `io.imread` 方法读取图像；使用 `filters.threshold_otsu` 方法计算出阈值，并将图像转化为二值化图像。最后使用 `matplotlib` 库中的 `imshow` 和 `subplot` 方法显示原图和二值化后的图像。

希望能对您有所帮助！

from scipy import ndimage from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt # img为原始图像 img = io.imread('C:/Users/lvxiong/Desktop/3.jpg') # 中值滤波 n = 3 new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') plt.imshow(img) plt.title('原图像') plt.subplot(1, 2, 2) plt.axis('off') plt.imshow(new_img) plt.title('中值滤波') plt.savefig('中值滤波结果.tif') plt.show()

这段代码是使用 Python 中的 Scipy 和 Skimage 库实现对图像进行中值滤波的操作，并将滤波后的图像结果进行显示和保存。

具体的实现步骤如下：

1. 导入所需要的库：Scipy 中的 ndimage 模块用于图像处理，Skimage 中的 io 模块用于图像读取，Matplotlib 中的 pyplot 模块用于图像显示和保存。

2. 读取原始图像：使用 io.imread 函数读取指定路径下的图片文件，得到一个表示图像的数组 img。

3. 中值滤波处理：使用 ndimage.median_filter 函数对原始图像进行中值滤波，得到一个新的滤波后的图像数组 new_img。

4. 显示图像结果：使用 pyplot.subplot 函数创建一个包含两个子图的画布，分别用于显示原始图像和滤波后的图像。使用 pyplot.imshow 函数显示图像，并设置标题和标签等属性。最后使用 pyplot.savefig 函数保存滤波后的图像结果，并使用 pyplot.show 函数显示画布。

中值滤波是一种图像处理中常用的滤波方法，它可以有效地去除图像中的噪点，提高图像的质量。