python 对单通道图进行缺陷检测，用plt展示出来

以下是一个简单的例子，使用python和matplotlib库对单通道图进行缺陷检测，并用plt展示结果。

首先，我们导入需要的库和图像：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

接下来，我们使用cv2中的Sobel算子进行边缘检测，找出图像中的缺陷：

# 计算Sobel算子
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 计算边缘
edges = cv2.Canny(sobelx, sobely, 100, 200)

最后，我们使用matplotlib的imshow函数展示出来：

# 展示结果
plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.show()

这样就可以将缺陷检测的结果展示出来了。

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python 对灰度图进行缺陷检测，用plt展示出来

以下是一个示例代码，用于对灰度图进行缺陷检测，并使用plt展示结果：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图
img = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对图像进行高斯模糊，以去除噪音
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 使用自适应阈值二值化，将图像转换为二值图
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 6)

# 使用形态学操作，去除小的噪点和孤立点
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)

# 找到轮廓并绘制
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 展示结果
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先读取灰度图像，并对其进行高斯模糊以去除噪声。然后，我们使用自适应阈值二值化将图像转换为二值图，然后使用形态学操作去除小的噪点和孤立点。最后，我们找到图像中的所有轮廓，并将其绘制在原始图像上。

最终结果将以灰度图像形式展示在plt中。

Python对Excel进行创建柱状图并添加图例使用plt函数

要在 Python 中使用 plt 函数创建 Excel 中的柱状图并添加图例，您需要使用 pandas 和 matplotlib 库。以下是实现此任务的基本步骤：

1. 导入 pandas 和 matplotlib 库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象

data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

3. 创建柱状图并设置 x 轴和 y 轴

plt.bar(data['x_axis'], data['y_axis'])

4. 添加图例

plt.legend(['legend1', 'legend2'])

5. 显示图表

plt.show()

完整的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
plt.bar(data['x_axis'], data['y_axis'])
plt.legend(['legend1', 'legend2'])
plt.show()

请注意，您需要根据您的实际数据和需求进行适当的更改。