img=Imag.open("屏幕截图 2023-05-28 201116.png") plt.imshow(img) plt.show()改用paddlepaddle怎么写
时间: 2024-02-15 17:05:06 浏览: 25
使用 PaddlePaddle 加载和显示图片可以按照以下步骤进行:
首先需要安装 PaddlePaddle 和 PIL 库:
```
!pip install paddlepaddle -U
!pip install Pillow
```
然后,使用以下代码加载并显示图片:
```
import paddle.vision.transforms as T
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入图片
img = Image.open("屏幕截图 2023-05-28 201116.png")
# 定义图片变换操作
transform = T.Compose([
T.Resize((224, 224)),
T.ToTensor(),
])
# 对图片进行变换操作
img = transform(img)
# 显示图片
plt.imshow(img.transpose((1, 2, 0)))
plt.show()
```
在上述代码中,我们使用 `paddle.vision.transforms` 中的 `Compose` 函数定义了一系列图片变换操作,包括将图片大小调整为 (224, 224)、将 PIL.Image 对象转换为 Tensor 等操作。然后对图片进行变换操作,并使用 `matplotlib` 库显示图片。
相关问题
python 将2进制流转为plt图像并保存
要将二进制流转换为plt图像并保存,你可以使用PIL库中的Image.open()函数来读取二进制数据流,并使用matplotlib库中的plt.imshow()函数将图像显示出来。然后,你可以使用plt.savefig()函数将图像保存到指定的文件路径中。
以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
# 读取二进制数据流并转换为图像
binary_data = b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00...' # 二进制数据流
image = Image.open(BytesIO(binary_data))
# 显示图像
plt.imshow(image)
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
# 保存图像
plt.savefig('output.png')
```
在这个示例中,`binary_data`是包含二进制数据的变量。你需要将其替换为实际的二进制数据流。然后,你可以使用`Image.open()`函数读取二进制数据,并将其保存在名为`image`的变量中。接下来,使用`plt.imshow()`函数将图像显示出来,并使用`plt.axis('off')`函数隐藏坐标轴。最后,使用`plt.savefig()`函数将图像保存为一个指定的文件路径,比如`'output.png'`。
请注意,你需要确保已经安装了所需的库,例如`matplotlib`和`PIL`。此外,你还需要根据实际的情况修改代码,以适应你的具体需求和数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [将图像(np.数组)转换为二进制imag](https://blog.csdn.net/weixin_39970855/article/details/110376063)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [利用python将二进制图片转化成图片并展示](https://blog.csdn.net/weixin_55168780/article/details/122849775)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
对一幅添加了噪声的图像,用高斯滤波器在频率域分别实现一 个平滑和锐化的操作。使用Python代码
首先,我们需要导入一些必要的库:numpy、opencv-python和matplotlib。
```python
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来,我们可以加载一张图像并添加一些高斯噪声。
```python
# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 添加高斯噪声
mean = 0
var = 100
sigma = var ** 0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
noisy_img = img + gaussian
```
接下来,我们可以将这个图像转换为频率域。为了做到这一点,我们可以使用傅里叶变换(`np.fft.fft2`)和将零频率分量移到频率域中心的函数(`np.fft.fftshift`)。
```python
# 傅里叶变换
f = np.fft.fft2(noisy_img)
# 将零频率分量移到频率域中心
fshift = np.fft.fftshift(f)
```
现在我们可以对频率域图像进行平滑和锐化操作了。对于平滑操作,我们可以使用一个低通滤波器,例如高斯滤波器。对于锐化操作,我们可以使用一个高通滤波器,例如拉普拉斯滤波器。在这里,我们将使用高斯滤波器来做平滑操作,使用拉普拉斯滤波器来做锐化操作。
```python
# 高斯滤波
kernel_size = 5
sigma = 1.5
kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, sigma)
kernel = kernel * kernel.T
smoothed_f = np.copy(fshift)
smoothed_f[:, :] = cv2.filter2D(np.real(smoothed_f), -1, kernel) + 1j * cv2.filter2D(np.imag(smoothed_f), -1, kernel)
# 拉普拉斯滤波
laplacian_kernel = np.array([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])
sharpened_f = np.copy(fshift)
sharpened_f[:, :] = cv2.filter2D(np.real(sharpened_f), -1, laplacian_kernel) + 1j * cv2.filter2D(np.imag(sharpened_f), -1, laplacian_kernel)
```
最后,我们可以将平滑和锐化操作后的频率域图像转换回空间域,并显示它们。
```python
# 将平滑和锐化操作后的频率域图像转换回空间域
smoothed_img = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(smoothed_f))
smoothed_img = np.real(smoothed_img).astype(np.uint8)
sharpened_img = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(sharpened_f))
sharpened_img = np.real(sharpened_img).astype(np.uint8)
# 显示结果
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(noisy_img, cmap='gray')
plt.title('Noisy Image')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(smoothed_img, cmap='gray')
plt.title('Smoothed Image')
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(sharpened_img, cmap='gray')
plt.title('Sharpened Image')
plt.show()
```
完整的代码如下:
```python
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 添加高斯噪声
mean = 0
var = 100
sigma = var ** 0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
noisy_img = img + gaussian
# 傅里叶变换
f = np.fft.fft2(noisy_img)
# 将零频率分量移到频率域中心
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 高斯滤波
kernel_size = 5
sigma = 1.5
kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, sigma)
kernel = kernel * kernel.T
smoothed_f = np.copy(fshift)
smoothed_f[:, :] = cv2.filter2D(np.real(smoothed_f), -1, kernel) + 1j * cv2.filter2D(np.imag(smoothed_f), -1, kernel)
# 拉普拉斯滤波
laplacian_kernel = np.array([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])
sharpened_f = np.copy(fshift)
sharpened_f[:, :] = cv2.filter2D(np.real(sharpened_f), -1, laplacian_kernel) + 1j * cv2.filter2D(np.imag(sharpened_f), -1, laplacian_kernel)
# 将平滑和锐化操作后的频率域图像转换回空间域
smoothed_img = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(smoothed_f))
smoothed_img = np.real(smoothed_img).astype(np.uint8)
sharpened_img = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(sharpened_f))
sharpened_img = np.real(sharpened_img).astype(np.uint8)
# 显示结果
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(noisy_img, cmap='gray')
plt.title('Noisy Image')
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(smoothed_img, cmap='gray')
plt.title('Smoothed Image')
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(sharpened_img, cmap='gray')
plt.title('Sharpened Image')
plt.show()
```