cv_show()与cv2.imshow()的区别

时间: 2024-05-25 18:13:38 浏览: 117
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cv2_plt_imshow:对 cv2 读取的图像使用 matplotlib_imshow-开源

cv_show()与cv2.imshow()的区别在于cv_show()是自定义函数，而cv2.imshow()是OpenCV库中的函数。cv_show()函数会自动将图像调整到适合显示的大小，而cv2.imshow()需要手动设置窗口大小。另外，cv_show()函数还可以显示中文文字和保存图片等功能。
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在Python的图像处理领域，plt.imshow() 和 cv2.imshow() 是两个常用的函数，分别来自matplotlib库和OpenCV库，用于显示图像。虽然它们都能完成图像显示的任务，但它们在处理颜色和显示方式上存在一定的差异。 ...
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在Python编程中，matplotlib库是用于数据可视化的一个强大工具，其中plt.imshow()函数常用来显示图像，而plt.show()则用于呈现所有的图形。然而，在处理大量图像并连续使用这两个函数时，可能会遇到内存泄漏的...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 加载图像 image = Image.open('img.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=100, compactness=10) # 可视化超像素标记图 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素标记图 segment_img.save('segments.jpg') n_segments = np.max(segments) + 1 # 初始化超像素块的区域 segment_regions = np.zeros((n_segments, img_np.shape[0], img_np.shape[1])) # 遍历每个超像素块 for i in range(n_segments): # 获取当前超像素块的掩码 mask = (segments == i) # 将当前超像素块的掩码赋值给超像素块的区域 segment_regions[i][mask] = 1 # 保存超像素块的区域 np.save('segment_regions.npy', segment_regions) # 加载超像素块的区域 segment_regions = np.load('segment_regions.npy') # 取出第一个超像素块的区域 segment_region = segment_regions[0] segment_region = (segment_region * 255).astype(np.uint8) # 显示超像素块的区域 plt.imshow(segment_region, cmap='gray') plt.show()，将上述显示的超像素块区域的边缘添加一种颜色

要添加一种颜色到超像素块区域的边缘，你可以使用 OpenCV 库中的 cv2.drawContours() 函数。具体步骤如下： 1. 使用 cv2.findContours() 函数找到超像素块区域的轮廓。 2. 使用 cv2.drawContours() 函数将...

在pycharm2023中编码采用图像幂次变换实现灰度变换增强图像，需要对一幅图像进行灰度变换，实现图像变亮、变暗效果，要求使用下列函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，示例图片的文件路径为"C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg"，请编码

import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取灰度图像 img = cv.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg", 0) # 图像灰度变换，变亮 alpha ...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.imshow(cv2.cvtColor(fused_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ax.axis('on') # 显示结果图像 # 创建一个新的 Qt 控件并设置窗口名 app = QApplication([]) widget = QWidget() widget.setWindowTitle('小波变换融合图像') # 将 Figure 对象传递给一个新建的 FigureCanvas 控件 canvas = FigureCanvas(fig) layout = QVBoxLayout(widget) layout.addWidget(canvas) widget.show() app.exec_()闪退该怎么解决

2. 检查代码中是否有语法错误或逻辑错误。您可以在代码中加入一些调试语句以检查程序是否执行到了某一行。 3. 将代码分解为更小的部分进行测试，以确定哪些代码导致了闪退。这可以帮助您更快地定位问题。 4. 如果...

rom skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码：import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作，这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0)，并显示超像素池化后的特征图

以下是将超像素池化代码引入到原有代码中，并...cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0) 运行以上代码后，会将超像素索引映射可视化，并且显示超像素池化后的特征图，这里使用的是平均值池化。

angle = 45 center = (gray.shape[1] // 2, gray.shape[0] // 2)# 生成旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=0.8)# 计算旋转后的图像尺寸 max_dim = max(gray.shape) rotated_size = (max_dim, max_dim)# 执行旋转操作 rotated = cv2.warpAffine(gray, M, rotated_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)# 显示旋转后的图像 cv2.imshow('Rotated Image', rotated)# 等待按键响应 cv2.waitKey(0)# 释放窗口 cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(rotated) plt.show()

- cv2.imshow()：显示旋转后的图像。 - cv2.waitKey()：等待按键响应。 - cv2.destroyAllWindows()：释放窗口。 - plt.imshow()：显示旋转后的图像。 - plt.show()：显示图像。 需要注意的是，这段代码...

import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img=cv.imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\4.jpg",0) plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) img = cv.imshow("image",img) img = cv.waitKey() plt.show()给这段代码加上注释

好的，以下是您所提供代码的注释： ...img = cv.imshow("image", img) # 等待用户按下任意键后关闭窗口 img = cv.waitKey() # 显示直方图 plt.show() 希望这样能够帮助您更好地理解这段代码的功能。

import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist #加载mnist数据集 (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() train_images, test_images = train_images/255.0, test_images/255.0 #归一化到0-1 print("Train image shape:",train_images.shape,"Train label shape:",train_labels.shape) #打印图像大小和标签数 print("Test image shape:",test_images.shape,"Test label shape:",test_labels.shape) print("image data:",train_images[1]) #具体看一幅image的数据 print("label data:",train_labels[1]) import matplotlib.pyplot as plt def plot_image(image): plt.imshow(image.reshape(28,28),cmap='binary') plt.show() plot_image(train_images[1]) #搭建模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) #编译 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #训练模型 model.fit(train_images,train_labels, epochs=5, batch_size=64) model.evaluate(test_images,test_labels)注释代码，并说明实现的功能，生成实验总结

注释代码如下： python import tensorflow as tf # 加载 mnist 数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist ...这些知识对于我们进一步深入学习深度学习和计算机视觉等相关领域具有很大的帮助。

plt.imshow显示灰度图

- *1* *3* [python计算机视觉第一章](https://blog.csdn.net/weixin_45154388/article/details/117779279)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_...

在pycharm2023中编码实验空间分辨率变化效果，具体要求如下：读入一副RGB图像，变换成灰度图像，保证灰度级不变，将图像采样间隔分别设置为2i（i=0,1…7）.并在同一窗口内分成2行4列共8个子窗口分别显示，注上文字标题。用到以下函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码。

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像并转换为灰度图像 img = cv2.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg", 0) # 定义子图的行数和列数 rows = 2 cols = ...

warnings.filterwarnings("ignore") # ##使用交互式指令，plt.show()可省略 # path = "D:\\pytorch文件\\Rice_Image_Dataset" # data_list = os.listdir(path) # #print(data_list) # index = 1 # plt.figure(figsize=(12,3)) # for cur_dir in data_list: # if not cur_dir.endswith(".txt"): # for data in os.listdir(os.path.join(path,cur_dir)): # img = cv2.imread(os.path.join(path,cur_dir,data)) # #print(img.shape) # plt.subplot(1,5,index) # index += 1 # plt.title(cur_dir) # plt.imshow(img) # break # plt.show()、

这段代码是用来读取一个文件夹下的图像数据，并展示其中的一些图像。其中，使用了Matplotlib库中的subplot函数，将多个图像展示在同一个窗口中。同时，使用了OpenCV库中的...最后，使用plt.show()函数来展示图像。

# import cv2,os # import matplotlib.pyplot as plt # import warnings # ##有时会出现警告信息，选择忽略 # warnings.filterwarnings("ignore") # ##使用交互式指令，plt.show()可省略 # path = "D:\\pytorch文件\\Rice_Image_Dataset" # data_list = os.listdir(path) # #print(data_list) # index = 1 # plt.figure(figsize=(12,3)) # for cur_dir in data_list: # if not cur_dir.endswith(".txt"): # for data in os.listdir(os.path.join(path,cur_dir)): # img = cv2.imread(os.path.join(path,cur_dir,data)) # #print(img.shape) # plt.subplot(1,5,index) # index += 1 # plt.title(cur_dir) # plt.imshow(img) # break # plt.show()

这段代码是使用OpenCV和Matplotlib库读取并展示一个存储在指定路径下的稻谷图像数据集。首先，读取指定路径下的所有文件列表，接着使用循环逐个读取每个文件夹中的图像...最后，使用plt.show()函数展示所有绘制的图像。

def cv_show(name, img): cv.imshow(name, img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()什么意思

这段代码定义了一个名为cv_show的函数，该函数有两个参数：name和img。其中，name是要显示窗口的名称，img是要在该窗口中显示的图像。该函数的作用是在窗口中显示图像，并等待用户按下键盘上的任意键后关闭窗口。 ...

改正此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif',0) def contrast_strech(src,r1,s1,r2,s2): height, width = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): if src[i, j] < r1: dst[i, j] = s1 / r1 * src[i, j] elif src[i, j] < r2: dst[i, j] = (s2 - s1) / (r2 - r1) * (src[i, j] - r1) + s1 else: dst[i, j] = (255 - s2) / (255 - r2) * (src[i, j] - r2) + s2 return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 255) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.10.tif',0) def contrast_stretch(src, r1, s1, r2, s2): height,...

opencv cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

cv2.imread() 函数是 OpenCV 库中用于读取图像文件的一种基本函数。它可以从磁盘加载图像，并返回一个 NumPy 数组表示的图像矩阵。该函数接受两个参数： 1. image_path：这是一个字符串类型的路径，指定要读取...

此代码有什么问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 return dst img1 = bit_plane_slicing(img,8) img2 = bit_plane_slicing(img,7) img3 = bit_plane_slicing(img,6) img4 = bit_plane_slicing(img,5) image1 = img1*128 + img2*64 image2 = img1*128 + img2*64 + img3*32 image3 = img1*128 + img2*64 + img3*32 + img4*16 plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(131) plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(132) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

2. The cv2.normalize function is being used incorrectly. It should be cv2.normalize(src, dst, alpha=0, beta=1.0, norm_type=cv2.NORM_MINMAX). 3. The image1, image2, and image3 variables are ...

import numpy as np from skimage import io from glob import glob from matplotlib import pyplot as plt import cv2 x = [] y = [] for i in glob('man_woman/a_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(0) except: continue for i in glob('man_woman/b_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(1) except: continue plt.subplot(221) plt.imshow(x[0]) plt.title('Male') plt.subplot(222) plt.imshow(x[1]) plt.title('Male') plt.subplot(223) plt.imshow(x[-1]) plt.title('FeMale') plt.subplot(224) plt.imshow(x[-2]) plt.title('FeMale') plt.show()

这段代码是一个简单的图像分类器，用于区分男性和女性的面部图像。首先，它使用glob模块获取文件夹中的图像文件路径，然后使用skimage模块中的io.imread函数读取图像文件并将其添加到x列表中。...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread("1.png") img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY,0) equ=cv2.equalizeHist(img_gray) plt.figure("原始灰度直方图") plt.title('Origin') plt.hist(img_gray.ravel(),256) plt.figure("均衡化直方图") plt.title('Equalization') plt.hist(img_gray.ravel(),256) plt.show() cv2.imshow("Gray",img_gray) cv2.imshow("EqualizeHist",equ) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()给这段代码加上详细的注释

cv2.imshow("EqualizeHist", equ) # 等待键盘输入 cv2.waitKey(0) # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() 注释如上所示，主要包括以下几个步骤： 1. 导入需要的库 2. 读入图片 3. 将图片转换为灰度图像 4. ...

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