在pycharm2023中编码实现图像灰度值反转实验，要求用到以下函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码

好的，以下是实现图像灰度值反转的代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg", 0)

# 灰度值反转
img_inv = 255 - img

# 显示原图和反转后的图像
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title("Original Image")
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_inv, cmap='gray')
plt.title("Inverted Image")
plt.show()

其中，`cv2.imread`函数用于读取图像，需要注意文件路径中的反斜杠需要用两个斜杠表示，否则会被识别为转义字符。`plt.figure`函数用于创建一个新的图像窗口，`plt.imshow`函数用于显示图像，`plt.show`函数用于显示图像窗口。在灰度值反转时，我们可以通过将原图像的像素值减去255，得到反转后的像素值。最后，我们使用`plt.subplot`函数将原图和反转后的图像显示在同一个图像窗口中。

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在pycharm2023中编码实现图像灰度值反转实验，要求用到以下函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，请编码

好的，以下是实现图像灰度值反转的代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread("xxx.bmp", 0)

# 灰度值反转
img_inv = 255 - img

# 显示原图和反转后的图像
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title("Original Image")
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_inv, cmap='gray')
plt.title("Inverted Image")
plt.show()

其中，`cv2.imread`函数用于读取图像，`plt.figure`函数用于创建一个新的图像窗口，`plt.imshow`函数用于显示图像，`plt.show`函数用于显示图像窗口。在灰度值反转时，我们可以通过将原图像的像素值减去255，得到反转后的像素值。最后，我们使用`plt.subplot`函数将原图和反转后的图像显示在同一个图像窗口中。

在pycharm2023中编码实现直方图均衡化，并比较前后两幅图片的灰度直方图，要求使用下列函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码

好的，我来为您提供一份代码示例：

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图像
img = cv.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg", 0)

# 直方图均衡化
img_eq = cv.equalizeHist(img)

# 计算原始图像和均衡化后图像的灰度直方图
hist_ori, bins_ori = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
hist_eq, bins_eq = np.histogram(img_eq.flatten(), 256, [0, 256])

# 显示原始图像、均衡化后的图像、灰度直方图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(221)
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.title("Original")
plt.axis("off")
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_eq, cmap="gray")
plt.title("Equalized")
plt.axis("off")
plt.subplot(223)
plt.plot(bins_ori[:-1], hist_ori, color="b")
plt.title("Original Histogram")
plt.xlim([0, 256])
plt.ylim([0, 8000])
plt.subplot(224)
plt.plot(bins_eq[:-1], hist_eq, color="b")
plt.title("Equalized Histogram")
plt.xlim([0, 256])
plt.ylim([0, 8000])
plt.show()

这段代码首先通过 `cv.imread()` 读取指定路径下的灰度图像，然后使用 `cv.equalizeHist()` 进行直方图均衡化。接着使用 `np.histogram()` 函数计算原始图像和均衡化后图像的灰度直方图，并使用 `plt.plot()` 函数进行显示。最后使用 `plt.imshow()` 和 `plt.show()` 显示原始图像和均衡化后的图像。