cv.imshow与，plt.imshow区别

时间: 2024-06-16 18:03:09 浏览: 293
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cv2_plt_imshow:对 cv2 读取的图像使用 matplotlib_imshow-开源

cv.imshow和plt.imshow是两种不同的图像显示函数，分别用于OpenCV和Matplotlib库。 cv.imshow是OpenCV库中用于显示图像的函数。它可以直接显示图像，但是在使用之前需要创建一个窗口，并且需要手动调用cv.waitKey()函数来等待键盘输入，以保持图像显示的持续性。cv.imshow适用于在OpenCV环境下进行图像处理和分析。 plt.imshow是Matplotlib库中用于显示图像的函数。它可以直接显示图像，并且可以自动调整图像的大小和颜色映射。plt.imshow还可以在Jupyter Notebook等环境中以交互方式显示图像，无需手动调用其他函数。plt.imshow适用于数据可视化和快速展示图像。
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在pycharm2023中编码采用图像幂次变换实现灰度变换增强图像，需要对一幅图像进行灰度变换，实现图像变亮、变暗效果，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： python import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取灰度图像 img = cv.imread("C:\\...最后使用 plt.imshow() 和 plt.show() 显示图像。

angle = 45 center = (gray.shape[1] // 2, gray.shape[0] // 2)# 生成旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=0.8)# 计算旋转后的图像尺寸 max_dim = max(gray.shape) rotated_size = (max_dim, max_dim)# 执行旋转操作 rotated = cv2.warpAffine(gray, M, rotated_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)# 显示旋转后的图像 cv2.imshow('Rotated Image', rotated)# 等待按键响应 cv2.waitKey(0)# 释放窗口 cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(rotated) plt.show()

- cv2.imshow()：显示旋转后的图像。 - cv2.waitKey()：等待按键响应。 - cv2.destroyAllWindows()：释放窗口。 - plt.imshow()：显示旋转后的图像。 - plt.show()：显示图像。 需要注意的是，这段代码...

import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img=cv.imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\4.jpg",0) plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) img = cv.imshow("image",img) img = cv.waitKey() plt.show()给这段代码加上注释

好的，以下是您所提供代码的注释： ...img = cv.imshow("image", img) # 等待用户按下任意键后关闭窗口 img = cv.waitKey() # 显示直方图 plt.show() 希望这样能够帮助您更好地理解这段代码的功能。

plt.imshow显示灰度图

要想在使用plt.imshow函数显示灰度图像，可以通过设置cmap参数为'gray'来实现。具体的代码如下所示： python import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() 其中，img是你要显示...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img=cv2.imread('1.jpg') cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

在你的代码中，imshow函数的第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像。你需要确保你传递了正确的图像路径和图像文件名，同时你需要确保该文件存在并且可以被打开。此外，你还需要适当地安装和配置opencv库...

plt.imshow(roi)

plt.imshow(roi)是一种用于显示图像的函数。在给定的代码片段中，三个不同的函数被使用来处理图像并通过plt.imshow()函数显示。 引用中的代码使用了cv.bilateralFilter()函数对图像进行双边滤波处理，双边滤波是一...

cv2.imshow

与cv2.imshow相比，plt.imshow是matplotlib库中用于显示图像的函数。它接受一个参数，即要显示的图像。plt.imshow会在当前的图形窗口中显示出图像，并可以通过matplotlib的其他函数来进行进一步的图像处理和显示。 ...

如何用plt.imshow输出原本cv2.imshow的图片

要使用plt.imshow输出cv2.imshow的图片，你需要先将OpenCV的图片格式转换为Matplotlib的图片格式。下面是一个示例代码： python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 image = cv2.imread('...

gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2GRAY) cv.imshow('gray',gray) #灰度图 x=np.random.randint(0,100,100) plt.hist(x,bins=256) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim(0,100) 给每一行加上注释

cv.imshow('gray', gray) # 显示灰度图 x = np.random.randint(0, 100, 100) plt.hist(x, bins=256) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim(0, 100) # 设置x轴范围 这样，每一行代码都有了相应的注释说明...

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....

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 = 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=255) dst=(255/(r_max-r_min)*src[i,j]-(255*r_min)/(r_max-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()

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() 修改后的...

ret,img_threshold = cv2.threshold(img_laplace,3,40,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(img) contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 为什么错了

plt.imshow(img) contours,hierarchy = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 或者： img_laplace = cv2.Laplacian(img_gray,cv2.CV_8U,ksize=3) ret,img_threshold = ...

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()

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()

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。

wsl2 cv2.imshow

在WSL2中使用cv2.imshow函数可能会遇到问题，因为WSL2不支持图形界面的显示。你可以考虑使用其他方式来显示图像，例如使用matplotlib库的imshow函数或将图像保存为文件后在Windows系统中显示。下面是一个示例代码...

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(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray') plt.title('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() 这样修改后，...

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

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...

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