import cv2 import matplotlib.pyplot as plt titles = ['horse', 'bed', 'clock', 'apple', 'cat', 'plane', 'television', 'dog', 'dolphin', 'spider'] plt.figure(figsize=(18, 18)) original_img = plt.imread(f'real_or_drawing/train_data/0/0.bmp') plt.subplot(1, 5, 1) no_axis_show(original_img, title='original') gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) plt.subplot(1, 5, 2) no_axis_show(gray_img, title='gray scale', cmap='gray') gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) plt.subplot(1, 5, 2) no_axis_show(gray_img, title='gray scale', cmap='gray') canny_50100 = cv2.Canny(gray_img, 50, 100) plt.subplot(1, 5, 3) no_axis_show(canny_50100, title='Canny(50, 100)', cmap='gray') canny_150200 = cv2.Canny(gray_img, 150, 200) plt.subplot(1, 5, 4) no_axis_show(canny_150200, title='Canny(150, 200)', cmap='gray') canny_250300 = cv2.Canny(gray_img, 250, 300) plt.subplot(1, 5, 5) no_axis_show(canny_250300, title='Canny(250, 300)', cmap='gray')

这段代码是用 Python 中的 OpenCV 和 matplotlib 库来展示不同参数下的 Canny 边缘检测效果。具体来说，代码首先读取了一个图像文件（在这里是 'real_or_drawing/train_data/0/0.bmp'），然后将其转换为灰度图像。接着，分别对灰度图像使用了不同的 Canny 边缘检测参数（50, 100）、（150, 200）、（250, 300），并将结果展示在一个 1 行 5 列的子图中。最后使用了一个 no_axis_show() 函数来去掉子图中的坐标轴，并为每个子图设置了对应的标题。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt xxx = pd.read_csv('D:\DSSJHGL\baogao\6K高达.csv',encoding='utf-8') xxx.head()

这似乎不是一个问题，而是一段Python代码，它的作用是导入NumPy、Pandas和Matplotlib.pyplot库，然后使用Pandas读取名为'6K高达.csv'的文件，并将其存储在名为'xxx'的变量中，最后使用head()方法显示前5行数据。如果你有任何关于这段代码的问题，可以继续问我。

优化 import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F import math from inspect import isfunction from functools import partial import matplotlib.pyplot as plt from tqdm.auto import tqdm from einops import rearrange import torch import torch.nn.functional as F

要优化这段代码，可以采取以下几个步骤：

1. 删除重复的导入语句，只保留一份即可。
2. 将相同模块的导入语句合并在一起，以提高代码的可读性。

下面是优化后的代码：

import math
from inspect import isfunction
from functools import partial

import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm.auto import tqdm
from einops import rearrange

import torch
import torch.nn.functional as F

请注意，我已经假设您的代码中没有其他重要的部分，只有这些导入语句。如果还有其他需要优化的代码，请提供更多细节。