cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() fig = plt.gcf() fig.set_size_inches(8, 6) plt.savefig('scatter_plot_with_annotations.png', dpi=100) plt.clf() pixmap= QPixmap("scatter_plot_with_annotations.png") # 加载图像 img = cv2.imread('D:\shujuji\guangliang\80Lux\\000031.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算灰度图像的平均值 mean = np.mean(gray) # 计算灰度图像的标准差 std = np.std(gray) # 设置增强系数 k = 50 # 计算最小值和最大值 min_val = mean - k * std max_val = mean + k * std # 亮度增强 enhanced = cv2.normalize(gray, None, min_val, max_val, cv2.NORM_MINMAX) # 显示原始图像和增强后的图像 cv2.imshow('Input', img) cv2.imshow('Enhanced', enhanced) # 等待按下任意按键 cv2.waitKey(0) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows()修改使得处理结果图的弹窗可以调整大小

你可以使用cv2.namedWindow()函数来创建一个可调整大小的窗口，然后使用cv2.imshow()函数在该窗口中显示图像。具体的实现方式如下：

# 创建一个可调整大小的窗口
cv2.namedWindow('Enhanced', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 在该窗口中显示增强后的图像
cv2.imshow('Enhanced', enhanced)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这里，我们将cv2.namedWindow()函数的第二个参数设置为cv2.WINDOW_NORMAL，表示创建一个可调整大小的窗口。然后使用cv2.imshow()函数在该窗口中显示增强后的图像。最后，使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

相关问题

cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2.imshow('Edges', edges) 是 OpenCV 中用于显示图像的函数。它会创建一个新的窗口，并在窗口中显示指定的图像。

参数说明：
- `'Edges'`：窗口的名称，可以根据需要自定义。
- `edges`：要显示的图像。

cv2.waitKey(0) 是一个键盘绑定函数，它会等待指定的毫秒数，直到键盘上的任意键被按下。当时间为0时，它会无限期地等待键盘输入。

cv2.destroyAllWindows() 用于销毁所有已创建的窗口。

以上三行代码用于显示边缘检测结果，并等待用户按下任意键后关闭窗口。

注意：在使用 `cv2.imshow()` 函数之前，需要确保已经调用了 `cv2.namedWindow()` 函数来创建窗口。例如：

cv2.namedWindow('Edges')
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就可以创建一个具有指定名称的窗口，并在其中显示边缘图像。用户按下任意键后，窗口将关闭。

cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() fig = plt.gcf() fig.set_size_inches(8, 6) plt.savefig('scatter_plot_with_annotations.png', dpi=100) plt.clf() pixmap= QPixmap("scatter_plot_with_annotations.png") # 加载图像 img = cv2.imread('D:\shujuji\guangliang\80Lux\\000031.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算灰度图像的平均值 mean = np.mean(gray) # 计算灰度图像的标准差 std = np.std(gray) # 设置增强系数 k = 50 # 计算最小值和最大值 min_val = mean - k * std max_val = mean + k * std # 亮度增强 enhanced = cv2.normalize(gray, None, min_val, max_val, cv2.NORM_MINMAX) # 显示原始图像和增强后的图像 cv2.imshow('Input', img) cv2.imshow('Enhanced', enhanced) # 等待按下任意按键 cv2.waitKey(0) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows()处理结果图怎么变得可以调整大小

这段代码使用了Matplotlib库中的函数来生成散点图，并将其保存为png格式的图片。然后使用Qt库中的QPixmap类来加载该图片，并使用OpenCV库中的cv2.imread()函数来加载原始图像。接着使用cv2.cvtColor()函数将原始图像转换为灰度图像，使用np.mean()和np.std()函数计算灰度图像的平均值和标准差，设置增强系数k，并使用cv2.normalize()函数进行亮度增强。最后使用cv2.imshow()函数显示原始图像和增强后的图像，并使用cv2.waitKey()函数等待按下任意按键，使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

至于你提到的“处理结果图怎么变得可以调整大小”，我不太明白你的意思是什么。如果你是想让生成的散点图可以调整大小，可以在代码中使用fig.set_size_inches()函数来设置图像的大小，然后使用plt.savefig()函数将图像保存为指定大小的png格式文件。如果你是想让处理后的灰度图像可以调整大小，可以使用cv2.resize()函数来调整图像的大小。