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")

时间: 2023-12-10 15:38:15 浏览: 72
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浅谈cv2.imread()和keras.preprocessing中的image.load_img()区别

star5星 · 资源好评率100%
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"的图像文件，并将其显示在左边的subplot上。然后，使用numpy库创建一个大小与原图像相同的全零数组，并将其显示在右边的subplot上。这个数组将用于存储二值化后的图像。 接下来，你可以将原图像转换为二值化图像，例如： ``` threshold = 127 img_binary[img_checkeboard > threshold] = 1 ``` 这段代码将图像中所有像素值大于127的像素设置为1，其余像素设置为0。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。
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rar

WORD.rar_coins.png_imhist_imread_matlab coins.p

I = imread( C:\MATLAB701\toolbox\images\imdemos\coins.png ) imshow(I) figure, imhist(I,64)

补充代码img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") img_seg = np.zeros_like(img_scanned) ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE plt.subplot(122) plt.imshow(img_seg) plt.axis('off') plt.title("Segmentation")

img_scanned = io.imread("scanned-text-grayscale.tif") # 显示原始图像 plt.subplot(121) plt.imshow(img_scanned) plt.axis('off') plt.title("Original") # 图像分割 img_seg = np.zeros_like(img_scanned) ...

import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io # img_url = "./lty/bird-species/train/AFRICAN PIED HORNBILL/007.jpg" img = io.imread(img_url) # plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()什么意思

其中，img_url是待读取的图片文件路径，io.imread(img_url)函数读取该图片并返回其对应的numpy数组，plt.imshow(img)函数显示该图片，plt.axis('off')函数关闭图片的坐标轴，plt.show()函数显示该图片。最终结果是...

img=cv.imread("E:\python\project\gray.jpg") img_float32=np.float32(img) dft=cv.dft(img_float32,flags=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift=np.fft.fftshift(dft) rows,cols=img.shape crow,ccol=int(row/2),int(cols/2) mask=np.zeros((rows,cols,2),np.uint8) mask[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30]=1 fshift=dft_shift*mask f_ishift=np.fft.ifftshift(fshift) img_back=cv.idft(f_ishift) img_back=cv.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121).plt.imshow(img,camp='gray') plt.title('input image'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,camp=gray) plt.titele('result'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv.waitKey(0) #按下任意键后再关闭显示窗口 cv.destroyAllWindows() 修改代码，解决图像不显示问题

plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray') plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt....

# 开发者：李宗涛 # 开发时间：2023/5/30 17:51 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('image1.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 添加高斯噪声 mean = 0 var = 100 sigma = var**0.65 gaussian_noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape) img_noise = img + gaussian_noise # 构造低通滤波器 rows, cols = img_noise.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask[crow - 200:crow + 200, ccol - 200:ccol + 200] = 1 # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img_noise) fshift = np.fft.fftshift(f) # 对频域图像进行滤波 fshift = fshift * mask # 进行傅里叶反变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = np.fft.ifft2(ishift) img_back = np.abs(img_back) # 显示结果 plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(132), plt.imshow(img_noise, cmap='gray') plt.title('Noised Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(133), plt.imshow(img_back, cmap='gray') plt.title('noiseless Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

这段代码实现了对一张图像添加高斯噪声，然后通过傅里叶变换将其转换到频域进行滤波，最后再通过傅里叶反变换将其转换回空域得到去噪后的图像。具体操作包括： 1. 读取一张图像，并将其转换为 RGB 格式；...

from scipy import ndimage from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt # img为原始图像 img = io.imread('C:/Users/lvxiong/Desktop/3.jpg') # 中值滤波 n = 3 new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') plt.imshow(img) plt.title('原图像') plt.subplot(1, 2, 2) plt.axis('off') plt.imshow(new_img) plt.title('中值滤波') plt.savefig('中值滤波结果.tif') plt.show()

2. 读取原始图像：使用 io.imread 函数读取指定路径下的图片文件，得到一个表示图像的数组 img。 3. 中值滤波处理：使用 ndimage.median_filter 函数对原始图像进行中值滤波，得到一个新的滤波后的图像数组 new_img...

逐行解释下列代码 ：import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mean_filter(img,kernel_size=9): """ 均值滤波 """ img_mean = cv2.blur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_mean def median_filter(img,kernel_size=9): """ 中值滤波 """ img_median = cv2.medianBlur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_median def median_filter(img,kernel_size=9,sigma=0): """ 高斯滤波 """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma img_gau = cv2.GaussianBlur(img,(kernel_size,kernel_size),sigma_x,sigma_y) return img_gau img_path = "input.jpg" # 你应该更改此处更改你使用的图像的路径 img = cv2.imread(img_path)# .astype(np.float32) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 该变图像的格式 BGR->RGB height, width, channel = img.shape # 记录图像的大小 plt.figure(dpi=200) plt.subplot(141), plt.imshow(img), plt.title('Original Photo'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_mean = mean_filter(img) plt.subplot(142), plt.imshow(img_mean), plt.title('mean filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_medi = median_filter(img) plt.subplot(143), plt.imshow(img_medi), plt.title('median filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_gau = median_filter(img) plt.subplot(144), plt.imshow(img_gau), plt.title('Gau filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 plt.savefig('result.jpg')

这段代码是用来实现图像处理中的几种滤波方法。通过导入cv2、numpy和...最后，通过导入的plt库来将处理后的图像绘制出来，从而实现图像的滤波处理。而最后一行img_path = "input.jpg"则是定义了处理的图像的路径。

解析这段代码IMAGE_FILEPATH ="002.jpg" img = mpimg.imread(IMAGE_FILEPATH) plt.imshow(img) plt.show()

这段代码首先定义了一个变量 IMAGE_FILEPATH，赋值为字符串 "002.jpg"，然后使用 matplotlib.pyplot 库的 mpimg.imread() ...最后使用 plt.imshow() 函数显示 img 变量所存储的图片，并使用 plt.show() 函数展示图片。

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

img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255. img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255. # 展示图像 plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(img1) plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(img2) plt.show() # 预处理图像 img1 = tf....

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()

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io.imread函数读取图像文件并将其添加到x列表中。同时，根据文件夹中图像的性别分类，将男性图像的标签设置为0，将女性图像的标签...

将以下代码增加保存图像功能： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import io, filters, measure, color from skimage.filters import threshold_otsu from skimage import io, color, filters img = io.imread('leaf.jpg') gray_img = color.rgb2gray(img) thresh = filters.threshold_otsu(gray_img) binary = gray_img > thresh edges = filters.sobel(binary) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original") ax[1].imshow(edges, cmap='gray') ax[1].set_title("Edges") for a in ax: a.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

img = io.imread('leaf.jpg') gray_img = color.rgb2gray(img) # 图像处理 thresh = filters.threshold_otsu(gray_img) binary = gray_img > thresh edges = filters.sobel(binary) # 绘制图像 fig, axes = plt....

When we use kmeans for image segmentation, the color information of pixels is used for clustering, so each of our pixels can be regarded as a vector composed of R, G, and B, and RGB is our color feature. The specific process is similar to our example above, but the calculation object is changed from a scalar to a 3-dimensional vector. Please implement the kmean_color function in segmentation.py and call it to complete the segmentation of color images. (very similar to kmeans function) from segmentation import kmeans_color img = io.imread('example.jpg') #img = img[...,[2,1,0]] plt.figure() plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img) k=2 cluster_color=[[255,0,0],[0,255,0],[0,0,255],[[255,255,0]],[255,0,255],[[0,255,255]]] start = time() assignments = kmeans_color(img, k) end = time() ​ print("kmeans_clustering running time: %f seconds." % (end - start)) res_img=np.array(img) for i in range(k): res_img[assignments==i]=cluster_color[i] plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(res_img) plt.show() def kmeans_color(features, k, num_iters=500): N=None # 像素个数 assignments = np.zeros(N, dtype=np.uint32) #Like the kmeans function above ### YOUR CODE HERE ###END return assignments

img = io.imread('example.jpg') plt.figure() plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img) k = 2 cluster_color = [[255,0,0], [0,255,0], [0,0,255], [255,255,0], [255,0,255], [0,255,255]] start = time() ...

self.img1 = mpimg.imread('演示文稿1_01(1).png') self.img2 = mpimg.imread('演示文稿1_02.png') self.img3 = mpimg.imread('演示文稿1_03.png')怎么让这几张图片通过figure显示出来

4. 在每个子图上使用imshow方法显示对应的图片：ax1.imshow(self.img1)，ax2.imshow(self.img2)，ax3.imshow(self.img3) 5. 使用show方法显示图像：plt.show() 完整的代码示例如下： import ...

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...

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

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，可能会导致颜色显示不正常。可以尝试使用img.astype()函数将图片数据类型...

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\\3.10.tif', 0) def contrast_strech(src,r1,s1,r2,s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) r_min, r_max = np.min(img),np.max(img) for i in range(0, height): for j in range(0, width): dst[i, j] = (255 - 0) / (r_max - r_min) * ((img(i, j) - r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 255) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif', 0) def contrast_strech(src, r1, s1, r2, s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) ...

使用如下python代码:import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_threshold(img, thresh, maxval=255): return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0) img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) # plt.subplot(131), plt.imshow(img_gray, cmap='gray') # plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(), plt.imshow(th, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png",bbox_inches='tight',pad_inches = -0.1),为什么保存下来的图片跟原图尺寸不一样

通过调整代码中的 plt.xticks([]) 和 plt.yticks([]) 部分，可以尝试修改保存的图像尺寸与原图一样。 请尝试将以下代码段替换原来的 plt.xticks([]), plt.yticks([]) 部分： python plt.axis('off') plt....
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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