jupiter在markdown格式下用html方式插入图片只显示图片标签

在Jupyter中，我们可以使用Markdown语法插入图片，也可以使用HTML语法插入图片。如果您在Markdown格式下使用HTML语法插入图片，但是只显示图片标签，可能是以下原因之一：

1. 图片路径不正确：请确保您提供的图片路径是正确的，可以使用绝对路径或相对路径。如果是相对路径，请确保图片文件与Jupyter Notebook文件在同一个目录中。

2. 图片格式不正确：请确保您提供的图片格式是正确的，支持的图片格式包括.jpg、.png、.gif等。

3. Jupyter Notebook中安全设置限制：如果您在Jupyter Notebook中使用了安全设置，可能会阻止图片的显示。您可以尝试将该设置更改为允许显示图像。

如果以上方法都无法解决问题，您可以尝试使用Markdown语法插入图片。例如，使用以下语法可以插入一张图片：

![图片描述](图片路径)

请确保您提供的图片路径是正确的，并且文件格式支持。

相关问题

jupiter notebook显示多个图像

要在Jupyter Notebook中显示多个图像，你可以使用 matplotlib 库中的 subplot 函数来创建多个子图，并将每个子图上的图像绘制在不同的子图上。以下是一个简单的示例代码，展示如何在一个 Notebook 单元格中显示多个图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建两个子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 在第一个子图上绘制正弦函数
ax1.plot(x, y1, color='blue')
ax1.set_title('Sin Function')

# 在第二个子图上绘制余弦函数
ax2.plot(x, y2, color='red')
ax2.set_title('Cos Function')

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们使用 numpy 库生成了一些数据，然后使用 matplotlib 库创建了两个子图，并在每个子图上绘制了不同的函数。最后，我们使用 `plt.show()` 函数将图像显示在 Notebook 中。你可以根据自己的需要修改这个示例代码，来显示你想要的多个图像。

如何用Jupiter notebook去计算图片的SSIM

要计算图像的 SSIM（Structural Similarity Index），同样需要使用 Python 的 OpenCV 库。以下是一个简单的示例代码，可以用于计算两张图像之间的 SSIM 值。

首先，需要安装 OpenCV 库，可以使用以下命令进行安装：

!pip install opencv-python

然后，可以使用以下代码计算两张图像之间的 SSIM 值：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像和压缩后的图像
img1 = cv2.imread('original.png')
img2 = cv2.imread('compressed.png')

# 将图像转换为灰度图像
img1_gray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算 SSIM
ssim = cv2.SSIM(img1_gray, img2_gray)

print(f"SSIM: {ssim}")

这个示例代码中，我们首先使用 OpenCV 库读取原始图像和压缩后的图像。然后，我们将图像转换为灰度图像，因为 SSIM 只能用于灰度图像。最后，我们使用 OpenCV 库的 `cv2.SSIM()` 函数计算 SSIM 值。