plt.imshow和cv2.imshow

时间: 2023-11-17 18:51:32 浏览: 135
plt.imshow和cv2.imshow都是用于显示图像的函数，但是它们属于不同的库，有一些区别。 plt.imshow是matplotlib库中的函数，用于绘制和显示图像。它可以显示RGB图像、灰度图像和一些其他格式的图像。它可以直接在Jupyter Notebook或者Python脚本中显示图像，也可以保存为文件。plt.imshow还提供了一些参数来调整图像的显示效果，比如设置颜色映射和调整亮度对比度等。 cv2.imshow是OpenCV库中的函数，用于在窗口中显示图像。它主要用于计算机视觉应用中的图像处理和分析。与plt.imshow不同，cv2.imshow只能在窗口中显示图像，不能在Jupyter Notebook中直接显示。使用cv2.imshow时，需要创建一个窗口，将图像显示在该窗口中，并且还需要使用cv2.waitKey函数来等待键盘输入来关闭窗口。
相关问题

plt.imshow显示灰度图

要想在使用plt.imshow函数显示灰度图像，可以通过设置cmap参数为'gray'来实现。具体的代码如下所示： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() ``` 其中，img是你要显示的灰度图像。通过将cmap参数设置为'gray'，可以确保图像以灰度的形式显示出来。\[1\] \[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python计算机视觉第一章](https://blog.csdn.net/weixin_45154388/article/details/117779279)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【Python】如何使用matplotlib 库正确的显示灰度图像](https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/124355446)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

plt.imshow(roi)

plt.imshow(roi)是一种用于显示图像的函数。在给定的代码片段中，三个不同的函数被使用来处理图像并通过plt.imshow()函数显示。 引用中的代码使用了cv.bilateralFilter()函数对图像进行双边滤波处理，双边滤波是一种能够同时考虑空间和像素值相似性的滤波方法。 引用中的代码使用了cv.threshold()函数进行图像阈值处理，并使用了OTSU算法自动确定阈值。 引用中的代码使用了cv.threshold()函数进行图像阈值处理，但使用了THRESH_TOZERO参数，这意味着所有小于阈值的像素将被置为零。 因此，plt.imshow(roi)的效果取决于变量roi是如何处理的。如果roi通过双边滤波处理，那么显示的图像将是经过双边滤波后的结果。如果roi通过阈值处理，那么显示的图像将是经过阈值处理后的结果。请注意，具体的处理方式取决于roi是如何定义和处理的，并无法从提供的引用中准确判断。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Python数字图像处理——OpenCV实例解析](https://blog.csdn.net/IT_charge/article/details/107356700)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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7. 使用plt.subplot()和plt.imshow()函数将原始图像和透视变换后的图像显示出来，以供观察和比较。 8. 读取另一张图片（这里是road.png）。 9. 在图片上标记四个点，以便后续计算透视变换矩阵。 10. 显示标记后的...

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2. 构造高斯噪声并添加到图像上； 3. 构造一个低通滤波器，选取中心区域，其余部分为 0； 4. 进行傅里叶变换，并对频域图像进行滤波； 5. 进行傅里叶反变换，将频域图像转换回空域； 6. 显示原始图像、加噪图像和...

plt.subplot(221), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Input Image')为什么要进行bgr格式转换为rgb格式

这是因为在OpenCV库中读取和处理图像时，默认使用BGR（蓝绿红）颜色空间，而在其他一些库...为了避免这种错误，需要使用cv2.cvtColor()函数将BGR格式的图像转换为RGB格式，以确保颜色正确地显示在Matplotlib窗口中。

plt.imshow没有颜色

当使用plt.imshow()显示图像时，可能会...通过 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 将BGR格式的图像数据转换为RGB格式，然后再传递给plt.imshow()进行显示。这样可以确保图像在使用plt.imshow()时颜色显示正确。

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

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...

plt.subplot(221), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Input Image')什么意思

- cv2.cvtColor()是OpenCV库中的一个函数，用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。 - plt.imshow()是Matplotlib库中的一个函数，用于显示图像。 - plt.title()是Matplotlib库中的一个函数，用于设置图像的...

plt.imshow显示灰度

这段代码中，首先使用cv2.imread()函数读取灰度图像，然后使用plt.imshow()函数将图像显示出来。注意，要将cmap参数设置为'gray'来显示灰度图像。最后，使用plt.axis('off')关闭坐标轴，然后使用plt.show()展示图像...

cv.imshow与，plt.imshow区别

cv.imshow和plt.imshow是两种不同的图像显示函数，分别用于OpenCV和Matplotlib库。 cv.imshow是OpenCV库中用于显示图像的函数。它可以直接显示图像，但是在使用之前需要创建一个窗口，并且需要手动调用cv.waitKey()...

cv2.imshow和plt.imshow

cv2.imshow是OpenCV库中用于显示图像的函数，可以在窗口中显示图像。它可以显示BGR格式的图像，但是需要注意的是，它不能在Jupyter Notebook中使用。 plt.imshow是Matplotlib库中用于显示图像的函数，可以在Jupyter...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

opencv里def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show()

plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() 在调用该函数时，可以将OpenCV图像作为参数传递给该函数，例如： python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 调用show函数显示...

修改此代码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,n): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) 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 dst = np.bitwise_and(dst, n) return dst image1 = bit_plane_slicing(img,8,7) image2 = bit_plane_slicing(image1,8,6) image3 = bit_plane_slicing(image2,8,5) 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.subpl(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

根据你提供的代码，发现在执行第三个子图绘制时，代码有错误。...plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

plt.imshow与cv2.imshow的区别

plt.imshow和cv2.imshow都是用于显示图像的函数，但它们的实现方式不同。plt.imshow是matplotlib库中的函数，可以显示numpy数组或PIL图像，而cv2.imshow是OpenCV库中的函数，可以显示OpenCV图像。另外，plt.imshow...

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