jupiter在markdown格式下用html方式插入图片只显示图片标签
时间: 2024-05-10 13:13:56 浏览: 13
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
如何用Jupiter notebook去计算图片的PSNR
要计算图像的 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),可以使用 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 PSNR 值。
首先,需要安装 OpenCV 库,可以使用以下命令进行安装:
```python
!pip install opencv-python
```
然后,可以使用以下代码计算两张图像之间的 PSNR 值:
```python
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')
# 计算 MSE(Mean Squared Error)
mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
# 如果 MSE 为零,则图像完全相同,PSNR 为无穷大
if mse == 0:
psnr = float('inf')
else:
# 计算 PSNR
max_pixel_value = 255.0
psnr = 20 * np.log10(max_pixel_value / np.sqrt(mse))
print(f"PSNR: {psnr} dB")
```
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,我们计算 MSE(Mean Squared Error),这是衡量两张图像之间差异的一种常用指标。最后,我们使用 MSE 计算 PSNR 值。注意,我们使用的是 255 作为最大像素值,因为这是常见的灰度图像和彩色图像的最大值。
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:
```python
!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:
```python
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。
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