plt.imshow拉长y轴

时间: 2023-10-29 08:57:35 浏览: 156
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View延Y轴旋转动画

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要将图像的y轴拉长，可以使用`aspect`参数来控制纵横比例。当`aspect`的值大于1时，图像的y轴会被拉长。下面是一个示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设img是你要显示的图像数据 img = ... # 将图像的y轴拉长 plt.imshow(img, aspect=2) plt.show() ``` 在这个例子中，`aspect`的值设置为2，即将y轴的长度拉长为原来的2倍。你可以根据实际需要调整`aspect`的值来控制y轴的拉伸程度。
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plt.subplot(231), plt.imshow(img,'gray'), plt.title('ORIGINAL') # 原图放大 plt.subplot(232), plt.imshow(replicate,'gray'), plt.title('REPLICATE') # 方式一：复制法 plt.subplot(233), plt.imshow(reflect,'gray'), plt.title('REPLECT') # 方式二：反射法 plt.subplot(234), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('REFLECT_101') # 方式三：反射法二(不要最边缘的像素) plt.subplot(235), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP') # 方式四：外包装法 plt.subplot(236), plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTAVI') # 方式五：常量法

每个子图都使用plt.imshow()函数来显示对应的图像，并使用plt.title()函数给子图添加标题。 - 第一个子图（plt.subplot(231)）显示原始图像，使用灰度色彩空间进行显示，标题为'ORIGINAL'。 - 第二个子图（plt....

from matplotlib import pyplot as plt plt.subplot(121) plt.imshow(img_OpenCV) plt.subplot(122) plt.imshow(img_matplotlib) plt.show()解释这段代码

这段代码使用了Matplotlib库的pyplot子模块，其中plt.subplot(121)和plt.subplot(122)分别定义了两张子图，plt.imshow()函数用于在子图中显示图像。其中img_OpenCV和img_matplotlib是两个图像变量。代码最后使用plt....

plt.figure() plt.imshow(src,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(dst,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.show()

首先使用plt.figure()创建第一个图形窗口，然后使用plt.imshow()显示第一个图像src，并通过vmin和vmax参数设置图像的颜色范围。接着使用plt.axis("off")关闭了坐标轴的显示。然后再创建一个新的图形窗口，显示第二个...

import numpy as np from skimage import io from glob import glob from matplotlib import pyplot as plt import cv2 x = [] y = [] for i in glob('man_woman/a_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(0) except: continue for i in glob('man_woman/b_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(1) except: continue plt.subplot(221) plt.imshow(x[0]) plt.title('Male') plt.subplot(222) plt.imshow(x[1]) plt.title('Male') plt.subplot(223) plt.imshow(x[-1]) plt.title('FeMale') plt.subplot(224) plt.imshow(x[-2]) plt.title('FeMale') plt.show()

这段代码是一个简单的图像分类器，用于区分男性和女性的面部图像。首先，它使用glob模块获取文件夹中的图像文件路径，然后使用skimage模块中的...这里使用plt.subplot函数将四张图像分组并显示在同一个窗口中。

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)

plt.imshow(im) plt.axis('off') plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122) plt.imshow(im1) plt.axis('off') plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) # 保存图片 plt.savefig('path...

pycharm将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分开显示

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 显示第一个子图 plt.show() # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('...

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

读取的图片出现紫色可能是由于以下原因： 1. 图片读取路径错误：请确保图片路径正确，包括文件名和文件后缀。 2. 图片格式不支持：OpenCV库对于一些特殊的图片格式可能存在兼容性问题。请确保读取的图片格式是...

将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分别保存为两个图片文件

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 保存第一个子图到本地文件 plt.savefig('original_image.png') # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1)...

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255. plt.imshow(img1) img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255. plt.imshow(img2) img1 = tf.image.resize(img1,(500,500)) img1 = tf.convert_to_tensor(img1,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img1 = tf.expand_dims(img1,axis=0) img2 = tf.image.resize(img2,(500,500)) img2 = tf.convert_to_tensor(img2,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img2 = tf.expand_dims(img2,axis=0) img = tf.concat([img1,img2],axis=0) roi = tf.image.crop_and_resize(img,[[0.5,0.5,1,1],[0.5,0.5,1,1]],[0,1],crop_size=(100,100)) # 图像展示 plt.imshow(img[0]) plt.imshow(img[1]) plt.imshow(roi[0]) plt.imshow(roi)以上代码有什么问题

2. 在使用plt.imshow函数展示图像时，应该使用不同的子图来展示不同的图像，否则会在同一张图上叠加多个图像。 3. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时，boxes参数应该是一个二维张量，每一行代表一个目标框的...

解释这段代码Y = exposure.adjust_log(X, 2) plt.figure(5) plt.imshow(Y, camp='gray') plt.show() plt.axis("off")

exposure.adjust_log()是Python的skimage库中的一个函数，用于对图像进行对数调节，而plt.imshow()函数则是用于显示图像，camp='gray'参数表示使用灰度图像显示。plt.show()函数用于显示图像窗口并保持窗口打开状态...

img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

这段代码使用了Python的matplotlib和scikit-image库。首先，使用scikit-image库中的io.imread函数读取名为"checkeboard8_pixeldup_8.tif...然后，使用matplotlib库的imshow函数将二值化后的图像显示在右边的subplot上。

补充代码img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") # 二值化处理 img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) threshold = filters.threshold_otsu(img_checkeboard) img_binary[img_...

B, T, C, H, W =inputs.shape for i in range(3): for j in range(T): plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) print(inputs[i, j].shape) plt.title('Input') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(trues[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Ground Truth') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(preds[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Prediction') plt.show()解释

然后使用plt.imshow函数将数据可视化，并将其转置为（H，W，C）的形状。最后，使用plt.title函数给每个子图添加标题，并使用plt.show函数显示图像。 这段代码的作用是在每个时间步和样本中可视化输入数据、真实数据...

img,mask = next(iter(train_loader)) plt.subplot(121) plt.imshow((convertimg(img[2],3))) print(img.shape) plt.subplot(122) plt.imshow(convertimg(mask[2],1)) print(mask.shape) plt.show()

这段代码应该是用于可视化训练数据的，其中train_loader是训练数据集的DataLoader对象，通过调用next(iter(train_loader))可以得到一个batch的数据，其中img和mask分别表示图像和对应的掩膜。接下来的代码将第三张...

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