plt.subplot(4,4,i*4+j+1)
时间: 2024-04-26 15:22:48 浏览: 11
这行代码使用了 Matplotlib 库中的 `subplot()` 函数创建一个网格布局,并选择其中的一个子图进行绘制。具体来说,`subplot()` 函数的第一个参数 `4` 表示将整个绘图窗口分成 4 行,第二个参数 `4` 表示将整个绘图窗口分成 4 列,这样整个窗口就被划分成了 16 个子图。第三个参数 `i*4+j+1` 表示选择第 `(i*4+j+1)` 个子图进行绘制。其中,`i` 和 `j` 分别表示当前子图在网格布局中的行索引和列索引,从 0 开始计数。这个子图可以用于后续的数据可视化,比如绘制散点图、折线图等。
相关问题
此代码有什么问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 return dst img1 = bit_plane_slicing(img,8) img2 = bit_plane_slicing(img,7) img3 = bit_plane_slicing(img,6) img4 = bit_plane_slicing(img,5) image1 = img1*128 + img2*64 image2 = img1*128 + img2*64 + img3*32 image3 = img1*128 + img2*64 + img3*32 + img4*16 plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()
There are a few issues with this code:
1. The `bit_plane_slicing` function takes in a parameter `src`, but the code inside the function uses `img` instead. This will cause an error as `img` is not defined inside the function.
2. The `cv2.normalize` function is being used incorrectly. It should be `cv2.normalize(src, dst, alpha=0, beta=1.0, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)`.
3. The `image1`, `image2`, and `image3` variables are being calculated incorrectly. The correct calculations should be:
```
image1 = img1*(2**7) + img2*(2**6)
image2 = img1*(2**7) + img2*(2**6) + img3*(2**5)
image3 = img1*(2**7) + img2*(2**6) + img3*(2**5) + img4*(2**4)
```
Here's the corrected code:
```
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0)
def bit_plane_slicing(src,z):
height, width = src.shape
dst = np.zeros((height, width), np.uint8)
cv2.normalize(src, dst, alpha=0, beta=1.0, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
for i in range(0, height):
for j in range(0, width):
pixel = format(src[i,j], '08b')
if pixel[8-z] == '0':
dst[i, j] = 0
else:
dst[i, j] = 255
return dst
img1 = bit_plane_slicing(img,8)
img2 = bit_plane_slicing(img,7)
img3 = bit_plane_slicing(img,6)
img4 = bit_plane_slicing(img,5)
image1 = img1*(2**7) + img2*(2**6)
image2 = img1*(2**7) + img2*(2**6) + img3*(2**5)
image3 = img1*(2**7) + img2*(2**6) + img3*(2**5) + img4*(2**4)
plt.figure(figsize=(100,100))
plt.subplot(131)
plt.imshow(image1,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.subplot(132)
plt.imshow(image2,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.subplot(133)
plt.imshow(image3,cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()
```
B, T, C, H, W =inputs.shape for i in range(3): for j in range(T): plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) print(inputs[i, j].shape) plt.title('Input') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(trues[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Ground Truth') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(preds[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Prediction') plt.show()解释
这段代码是一个简单的循环,用于可视化输入数据、真实数据和预测数据。首先,根据输入数据的形状(B, T, C, H, W),其中B表示batch size,T表示时间步数,C表示通道数,H表示高度,W表示宽度。然后使用两个嵌套的循环来遍历每个时间步和每个样本。
在每个时间步和样本中,代码会使用plt.subplot函数创建一个1x3的子图,其中第一个子图用于显示输入数据,第二个子图用于显示真实数据,第三个子图用于显示预测数据。然后使用plt.imshow函数将数据可视化,并将其转置为(H,W,C)的形状。最后,使用plt.title函数给每个子图添加标题,并使用plt.show函数显示图像。
这段代码的作用是在每个时间步和样本中可视化输入数据、真实数据和预测数据,以便进行模型的调试和分析。