plt.imshow(pre_img.cpu().numpy(), cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()要显示这行代码的结果应该加到哪里

要显示这行代码的结果，应该将它放在保存图片的代码块之后。在保存完图片之后，添加以下代码：

plt.imshow(pre_img.cpu().numpy(), cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

这样，当保存完一张完整的图片之后，就会显示预测结果的图像。

请确保在添加这段代码时，缩进与周围的代码保持一致。如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

from skimage import data from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np image = data.coffee() #载入 RGB 图像 #初始化灰度图像 max_gray = np.zeros(image.shape[0:2],dtype='uint8') ave_gray = np.zeros(image.shape[0:2],dtype='uint8') weight_gray = np.zeros(image.shape[0:2],dtype='uint8') for ii in range(image.shape[0]): for jj in range(image.shape[1]): r, g, b = image[ii, jj, :] #最大值灰度化方法 max_gray[ii, jj] = max(r, g, b) #平均值灰度化方法 ave_gray[ii, jj] = (r + g + b)/3 #加权平均灰度化方法 weight_gray[ii, jj] = 0.30 * r + 0.59 * g + 0.11 * b #显示结果 plt.figure() plt.axis('off') plt.imshow(image) #显示 RGB 图像 plt.figure() plt.axis('off') plt.imshow(max_gray, cmap='gray') #显示最大值灰度化图像 plt.figure() plt.axis('off') plt.imshow(ave_gray, cmap='gray') #显示平均值灰度化图像 plt.figure() plt.axis('off') plt.imshow(weight_gray, cmap='gray') #显示加权平均灰度化图像.纠正这段代码使其能运行。

以下是纠正后的代码：

from skimage import data
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

image = data.coffee()  # 载入 RGB 图像

# 初始化灰度图像
max_gray = np.zeros(image.shape[0:2], dtype='uint8')
ave_gray = np.zeros(image.shape[0:2], dtype='uint8')
weight_gray = np.zeros(image.shape[0:2], dtype='uint8')

for ii in range(image.shape[0]):
    for jj in range(image.shape[1]):
        r, g, b = image[ii, jj, :]
        # 最大值灰度化方法
        max_gray[ii, jj] = max(r, g, b)
        # 平均值灰度化方法
        ave_gray[ii, jj] = (r + g + b)//3
        # 加权平均灰度化方法
        weight_gray[ii, jj] = 0.30 * r + 0.59 * g + 0.11 * b

# 显示结果
plt.figure()
plt.axis('off')
plt.imshow(image)  # 显示 RGB 图像

plt.figure()
plt.axis('off')
plt.imshow(max_gray, cmap='gray')  # 显示最大值灰度化图像

plt.figure()
plt.axis('off')
plt.imshow(ave_gray, cmap='gray')  # 显示平均值灰度化图像

plt.figure()
plt.axis('off')
plt.imshow(weight_gray, cmap='gray')  # 显示加权平均灰度化图像

主要更改包括：

1. `//` 替换了 `/`，以确保平均值灰度化方法得到整数结果；
2. `plt.show()` 被省略，因为在 Jupyter Notebook 等交互式环境中，通常不需要调用该函数来显示图像。

import pydicom import numpy as np # 读取dcm文件 ds = pydicom.dcmread('5-1.dcm') # 将图像数据转换为numpy数组 img_array = ds.pixel_array # 将批量图像数据转换为单个图像 if len(img_array.shape) > 2: img_array = np.mean(img_array, axis=0) # 显示图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img_array, cmap=plt.cm.gray) plt.show() 请逐行解释这段代码的意思

这段代码使用了 pydicom 库来读取一个 dcm 文件，并将其转换为 numpy 数组。具体解释如下：

1. `import pydicom import numpy as np`：导入 pydicom 和 numpy 库。

2. `ds = pydicom.dcmread('5-1.dcm')`：使用 `dcmread()` 函数读取名为 “5-1.dcm” 的 dcm 文件，并将其存储在变量 `ds` 中。

3. `img_array = ds.pixel_array`：从 `ds` 变量中获取像素数组，并将其存储在变量 `img_array` 中。

4. `if len(img_array.shape) > 2: img_array = np.mean(img_array, axis=0)`：如果 `img_array` 的形状为三维，则将其转换为二维。这是因为有些图像数据包含了多个图像，因此需要将其转换为单个图像。在这里，使用 `np.mean()` 函数对每个像素的取平均值，然后将结果存储在 `img_array` 中。

5. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 matplotlib 库中的 pyplot 子库，用于显示图像。

6. `plt.imshow(img_array, cmap=plt.cm.gray)`：使用 `imshow()` 函数显示图像。其中，`img_array` 是要显示的图像数据，`cmap=plt.cm.gray` 表示将图像显示为灰度图。

7. `plt.show()`：显示图像。