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\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z,n): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 dst = np.bitwise_and(dst, n) return dst image1 = bit_plane_slicing(img,8,7) image2 = bit_plane_slicing(image1,8,6) image3 = bit_plane_slicing(image2,8,5) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subpl(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

时间: 2024-02-14 17:13:05 浏览: 139
根据你提供的代码，发现在执行第三个子图绘制时，代码有错误。`subpl`应该改为`subplot`。 正确的代码如下： ``` import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z,n): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 dst = np.bitwise_and(dst, n) return dst image1 = bit_plane_slicing(img,8,7) image2 = bit_plane_slicing(image1,8,6) image3 = bit_plane_slicing(image2,8,5) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() ```
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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) ...

此代码有什么问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 return dst img1 = bit_plane_slicing(img,8) img2 = bit_plane_slicing(img,7) img3 = bit_plane_slicing(img,6) img4 = bit_plane_slicing(img,5) image1 = img1*128 + img2*64 image2 = img1*128 + img2*64 + img3*32 image3 = img1*128 + img2*64 + img3*32 + img4*16 plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize...

改正此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(src,gamma): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = pow(src/255,gamma) * 255 dst =np.round(dst).astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img,0.6) image2 = gamma_transformation(img,0.4) image3 = gamma_transformation(img,0.3) fig = plt.figure(figsize=(3, 2)) result = np.concatenate([img, image1,image2,image3],axis=1) plt.show(result) plt.show() cv2.imshow('3.8',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(src, gamma): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2....

此代码改正import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.8.tif', 0) def gamma_transformation(img,gamma): height, width = img.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst = pow(img/255,gamma) * 255 dst =np.round(dst).astype(np.uint8) return dst image1 = gamma_transformation(img,0.6) image2 = gamma_transformation(img,0.4) image3 = gamma_transformation(img,0.3) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) vs1 = np.concatenate([img, image1,image2,image3]) vs2 = np.hstack((image2, image3)) result = np.vstack((vs1, vs2)) plt.show('3.8', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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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 cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np im1= cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.43.tif") img = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.43.tif",0) def laplace(src): src = src.astype(float) / 255.0 #dst = np.zeros((height, width)) height, width = len(src), len(src[0]) dst = [[0] * width for _ in range(height)] #cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) mx = float('-inf') mn = float('inf') for i in range(height): for j in range(width): mx = max(mx, src[i][j]) mn = min(mn, src[i][j]) for i in range(height): for j in range(width): dst[i][j] = (src[i][j] - mn) / (mx - mn) kernel = [[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]] for i in range(1, height-1): for j in range(1, width-1): conv_sum = 0 #dst[i,j] = np.sum(kernel*src[i-1:i+2, j-1:j+2]) for x in range(3): for y in range(3): conv_sum += kernel[x][y] * src[i-1+x][j-1+y] dst[i][j] = conv_sum dst[i][j] = min(max(dst[i][j], 0), 255) return dstim2 = laplace(img) im3 = add(img,im1)此代码有什么问题

2. 在函数laplace()中，代码return dstim2 = laplace(img)有语法错误。应该将其分为两行，一行是调用laplace()函数并将结果赋值给im2，另一行是返回im2。 3. 在函数laplace()中，dst[i][j] = min(max...

改正此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image1 = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.12.tif') img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.12.tif',0) def bit_plane_slicing(src,high): height, width,high = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): dst= plt.dec2bin(src[i,j],8) for high = 1 : 8: if str(high) == '0': dst(x, y, 9 - high) = 0; else: dst(x, y, 9 - high) = 1; return dst image2 = bit_plane_slicing(img,1) image3 = bit_plane_slicing(img, 2) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.12.tif',0) def bit_plane_slicing(src,high): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width, 8), np.uint8) for i ...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z,n): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 dst = np.bitwise_and(dst, n) return dst image1 = bit_plane_slicing(img,8,7) image2 = bit_plane_slicing(image1,8,6) image3 = bit_plane_slicing(image2,8,5) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z,n): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in ...

此代码的问题是什么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 = 0, 255 for i in range(img.shape[0]): for j in range(img.shape[1]): if img[i, j] > r_max: r_max = img[i, j] if img[i, j] < r_min: r_min = img[i, j] cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) dst=(255/(r_max-r_min)*(src[i,j]-r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img,r_min,0,r_max,255) image2 = contrast_strech(img,(r_min+r_max)/2,0,(r_min+r_max)/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()

这段代码存在以下问题： 1. 函数contrast_strech()中...应该传递r_min, s1, r_max, s2，而不是r_min, 0, r_max, 255或(r_min+r_max)/2, 0, (r_min+r_max)/2, 255。 以上是代码存在的问题，希望对你有所帮助。
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