img = imread('tupianji/naotu1.jpg') plt.imshow(img) plt.show()怎么改窗口名

要改变窗口名，可以使用Matplotlib的`figure()`函数，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import imread

img = imread('tupianji/naotu1.jpg')
fig = plt.figure("New Window")
plt.imshow(img)
plt.show()

在这个例子中，我们使用`figure()`函数创建一个名为“New Window”的新窗口，并将其分配给`fig`变量。然后，我们可以使用`imshow()`函数来显示图像。最后，使用`show()`函数显示图像。这样，您就可以在一个新窗口中显示图像并更改窗口的名称。

相关问题

解释一下img = cv.imread('./1.png') img_person = cv.imread("./img1.jpg") img_person = cv.resize(img_person, (478,320)) # 设置宽度值 res = cv.addWeighted(img, 0.4, img_person, 0.6, 0) # 图像显示 plt.imshow(res) plt.show()

这段代码主要是使用OpenCV库加载两张图片，并将其中一张图像的大小进行调整，然后将两张图像进行加权叠加，生成一张新的图像，并使用matplotlib库进行显示。

- 第一行代码通过cv.imread()函数加载了一个名为1.png的图像，该图像可以是任何一种OpenCV所支持的图像格式。
- 第二行代码同样使用cv.imread()函数加载了一个名为img1.jpg的图像，并将其赋值给变量img_person。
- 第三行代码使用cv.resize()函数将img_person图像的大小调整为宽度为478像素，高度为320像素的大小。
- 第四行代码使用cv.addWeighted()函数将img和img_person两张图像进行加权叠加，其中img的权重为0.4，img_person的权重为0.6，并将叠加后的结果保存到变量res中。
- 最后一行代码使用plt.imshow()和plt.show()函数将res图像显示出来。

需要注意的是，这段代码中使用的plt.imshow()函数需要导入matplotlib库，而cv.imread()，cv.resize()和cv.addWeighted()函数需要导入OpenCV库。

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255. plt.imshow(img1) img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255. plt.imshow(img2) img1 = tf.image.resize(img1,(500,500)) img1 = tf.convert_to_tensor(img1,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img1 = tf.expand_dims(img1,axis=0) img2 = tf.image.resize(img2,(500,500)) img2 = tf.convert_to_tensor(img2,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img2 = tf.expand_dims(img2,axis=0) img = tf.concat([img1,img2],axis=0) roi = tf.image.crop_and_resize(img,[[0.5,0.5,1,1],[0.5,0.5,1,1]],[0,1],crop_size=(100,100)) # 图像展示 plt.imshow(img[0]) plt.imshow(img[1]) plt.imshow(roi[0]) plt.imshow(roi)以上代码有什么问题

以上代码有如下问题：

1. 缺少必要的导入语句，需要在代码开头添加导入tensorflow和matplotlib.pyplot的语句。

2. 在使用plt.imshow函数展示图像时，应该使用不同的子图来展示不同的图像，否则会在同一张图上叠加多个图像。

3. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时，boxes参数应该是一个二维张量，每一行代表一个目标框的坐标。而在代码中，boxes参数被赋值为了一个列表，需要将其改为二维张量形式。

4. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时，boxes参数和box_indices参数应该有相同的行数，代表每个目标框对应的图像在输入张量中的索引。在代码中，box_indices参数被赋值为了[0,1]，但是boxes参数只有一行，需要将其改为两行，以对应两个目标框。

5. 在使用plt.imshow函数展示裁剪后的图像时，需要指定cmap参数为None，否则图像会以灰度图的形式展示。

以下是修改后的代码：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255.
img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255.

# 展示图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img1)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img2)
plt.show()

# 预处理图像
img1 = tf.image.resize(img1, (500, 500))
img1 = tf.convert_to_tensor(img1, dtype=tf.float32)
img1 = tf.expand_dims(img1, axis=0)

img2 = tf.image.resize(img2, (500, 500))
img2 = tf.convert_to_tensor(img2, dtype=tf.float32)
img2 = tf.expand_dims(img2, axis=0)

img = tf.concat([img1, img2], axis=0)

# 裁剪图像
boxes = tf.constant([[0.5, 0.5, 1, 1], [0.5, 0.5, 1, 1]])
box_indices = tf.constant([0, 1])
roi = tf.image.crop_and_resize(img, boxes, box_indices, crop_size=(100, 100))

# 展示图像
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(img1[0])
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(img2[0])
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(roi[0], cmap=None)
plt.show()