改进下面这个代码函数，使其可以将展示的图片保存到相关路径中：def show_img(img): plt.imshow(img, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

为了改进`show_img`函数，让它不仅能显示图片，还能将其保存到指定的路径中，你可以添加一个额外的参数来接收保存的路径。这里是一个修改后的版本：

import matplotlib.pyplot as plt

def save_and_show_img(img, save_path=None):
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.axis('off')

    if save_path is not None:
        # 检查路径是否可用并保存图片
        if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
            os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
        plt.savefig(save_path, bbox_inches='tight')

    plt.show()

# 使用示例
img = ...  # 你的图像数据
save_and_show_img(img, 'path_to_save.jpg')  # 将图片保存到指定路径

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为什么img_noise和img_result的值差不多from skimage import data,util,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GT(img): m= img.shape[0] n= img.shape[1] G_img=np.zeros((m,n)) for i in range(m-1): for j in range(n-1): G_img[i,j]=np.sqrt((img[i,j+1]-img[i,j])**2+(img[i+1,j]-img[i,j])**2) return G_img def td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol): img_result = np.zeros(img_noise.shape).astype(float) for k in range(Nmax): for i in range(img_result.shape[0]-1): for j in range(img_result.shape[1]-1): img_result[i,j]=img_noise[i,j]-lamba*(2*img0[i,j]-img0[i+1,j]-img0[i,j+1]) if np.linalg.norm(img0-img_result)<=tol: return img_result break img0 =img_result img_noise = img_result return img_result if __name__=='__main__': img1= data.camera() img = img1.astype(float) img_noise = util.random_noise(img1) G_img_noise = GT(img_noise) G_img = GT(img) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img,'gray') plt.show() plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img_noise,'gray') plt.show() img0 = np.zeros(img_noise.shape) img0 = img_noise img0 = img1 lamba = 0.5 Nmax =20 tol=0.00000001 img_result = td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(img_result,'gray') plt.show()

在这段代码中，`img_noise` 是原始图像加上随机噪声后得到的图像，`img_result` 是经过去噪处理后的图像。在 `td_denoising` 函数中，通过迭代更新 `img_result` 直到满足一定的条件后返回。

在代码中，`img0` 被赋值为 `img_noise`，然后又被赋值为 `img1`，这可能导致 `img0` 的值与 `img_noise` 或 `img1` 的值相近，因此最终的 `img_result` 与 `img_noise` 的值也会相近。建议将 `img0` 的赋值修改为 `img0 = img.copy()`，这样每次迭代时，`img0` 的初始值都为原始图像，而不是与 `img_noise` 或 `img1` 相近的值。

net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap

这段代码包括模型的初始化(net=Net())，损失函数的定义(criterion=nn.CrossEntropyLoss())，优化器的定义(optimizer=optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9))，以及用于可视化训练过程的相关函数。其中，SGD是随机梯度下降法，用于优化模型参数，lr是学习率，momentum是动量因子。make_grid函数将图像数据转换成一个图像网格，用于可视化展示，而add_image和add_graph函数则是用于将可视化结果写入TensorBoard的，方便用户进行训练过程的监控和调试。这段代码中的writer是一个SummaryWriter对象，用于管理TensorBoard的相关操作。