plt.imshow(img[:,:,::-1])用法

时间: 2024-06-05 22:08:54 浏览: 97
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百度飞桨课堂小白逆袭大神第三天课程（整理）

这行代码是用于显示图片的，其中img是一个numpy数组，通常表示为一个三维数组（即高度x宽度x通道数），而plt是matplotlib库中的一个用于绘图的子模块。 具体来说，plt.imshow()函数的作用是读入一个数组或图片，并显示其图像。其中，img[:,:,::-1]表示将img数组中的通道顺序从BGR变为RGB，并将其作为imshow()函数的输入。这是因为在OpenCV中读取的图片通道顺序是BGR，而matplotlib中的imshow()函数需要的是RGB。 需要注意的是，plt.imshow()默认将数组中最小值映射为黑色，最大值映射为白色，因此需要根据具体情况调整参数，如cmap、vmin、vmax等。
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补充代码img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

好的，我来补充一下完整的代码，供您参考： python import numpy as np import matplotlib.pyplot ...最后使用 matplotlib 库中的 imshow 和 subplot 方法显示原图和二值化后的图像。 希望能对您有所帮助！

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mping import numpy as np img = mping.imread('D:\作业\兵马俑.jpg') plt.figure(1) plt.imshow(img) a = img.shape[0] b = img.shape[1] # 只保留左半部分，右半部分置为白色 img2 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img2[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img2[:, b//2:, :] = 255 plt.figure(2) plt.imshow(img2) # 左右镜像 img3 = np.ones((a, b, 3), dtype=np.uint8) * 255 img3[:, :b//2, :] = img[:, :b//2, :] img3[:, b//2:, :] = np.fliplr(img[:, :b//2, :]) plt.figure(3) plt.imshow(img3)对此代码中的图片进行灰度图处理

可以使用Pillow库中的Image模块来实现对图片的灰度化处理。以下是代码示例： python from PIL import Image # 加载图片 img = Image.open('D:\作业\兵马俑.jpg') # 转化为灰度图 img_gray = img.convert('L') ...

plt.subplot(4, 4, index + 1).imshow(img[:, :, ::-1])

这行代码使用了 Matplotlib 库来显示一张图片。...而 imshow() 方法则是用来显示图片的，其中 img[:, :, ::-1] 表示将图片的 RGB 通道倒转，因为 Matplotlib 默认使用 RGB 通道，而 OpenCV 默认使用 BGR 通道。

from scipy import ndimage from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt # img为原始图像 img = io.imread('C:/Users/lvxiong/Desktop/3.jpg') # 中值滤波 n = 3 new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') plt.imshow(img) plt.title('原图像') plt.subplot(1, 2, 2) plt.axis('off') plt.imshow(new_img) plt.title('中值滤波') plt.savefig('中值滤波结果.tif') plt.show()

使用 pyplot.imshow 函数显示图像，并设置标题和标签等属性。最后使用 pyplot.savefig 函数保存滤波后的图像结果，并使用 pyplot.show 函数显示画布。 中值滤波是一种图像处理中常用的滤波方法，它可以有效地去除...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读入灰度图像并显示 img = plt.imread('image.jpg') plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() # 统计直方图并用柱状图显示 hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins[:-1], hist, width=1) plt.show() # 均衡化图像并显示 cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf / cdf.max() img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized) img_equalized = img_equalized.reshape(img.shape) plt.imshow(img_equalized, cmap='gray') plt.show() # 统计均衡化后的直方图并用柱状图显示 hist_equalized, bins_equalized = np.histogram(img_equalized.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins_equalized[:-1], hist_equalized, width=1) plt.show()实验中的关键点、难点、实验参数对于结果的影响

实验中的关键点是理解直方图均衡化的原理和...在实验中，使用了 Matplotlib 库中的 imread() 和 imshow() 函数来读取和显示图像，这些函数提供了一些参数选项来控制图像的显示效果，如 cmap、interpolation 等。

逐行解释下列代码 ：import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mean_filter(img,kernel_size=9): """ 均值滤波 """ img_mean = cv2.blur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_mean def median_filter(img,kernel_size=9): """ 中值滤波 """ img_median = cv2.medianBlur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_median def median_filter(img,kernel_size=9,sigma=0): """ 高斯滤波 """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma img_gau = cv2.GaussianBlur(img,(kernel_size,kernel_size),sigma_x,sigma_y) return img_gau img_path = "input.jpg" # 你应该更改此处更改你使用的图像的路径 img = cv2.imread(img_path)# .astype(np.float32) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 该变图像的格式 BGR->RGB height, width, channel = img.shape # 记录图像的大小 plt.figure(dpi=200) plt.subplot(141), plt.imshow(img), plt.title('Original Photo'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_mean = mean_filter(img) plt.subplot(142), plt.imshow(img_mean), plt.title('mean filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_medi = median_filter(img) plt.subplot(143), plt.imshow(img_medi), plt.title('median filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_gau = median_filter(img) plt.subplot(144), plt.imshow(img_gau), plt.title('Gau filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 plt.savefig('result.jpg')

这段代码是用来实现图像处理中的几种滤波方法。通过导入cv2、numpy和matplotlib.pyplot三个库，在函数中分别调用了均值滤波、中值滤波和高斯滤波来处理图像。其中均值滤波和中值滤波都可以通过cv2库中的blur和median...

plt.imshow用法

plt.imshow() 函数还支持一些可选参数，如 cmap、interpolation 等，用于设置颜色映射、插值方法等。例如，可以使用 cmap 参数设置颜色映射： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # ...

plt.imshow(img.permute(1,2,0)

### 回答1： 这是 PyTorch 中将图像的通道维度从第 0 维移动到第 2 维，并将第 1 维和第 2 维交换的代码，即将图像从 PyTorch 的张量格式转换为 Matplotlib 可以显示的图像格式。其中，img 是一个 PyTorch 张量，...

plt.imshow 用法示例

### 回答1： plt.imshow 是 matplotlib 库中的一个函数，用于显示图片。下面是一个使用 plt.imshow 的示例： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个 5x5 的随机数组 image = ...

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()

该代码使用了 OpenCV 库中的 imread 方法读取了指定路径下的图像文件，并使用了 Matplotlib 库中的 subplot 和 imshow 方法展示了读取到的图像。其中，data_list 是指定路径下所有文件夹的名称列表，path ...

img=struct.unpack('>'+str(280*280*3)+'B',dat) img= plt.imshow(img) plt.show

这是一段 Python 代码，其中使用了 struct 模块将二进制...然后使用 matplotlib 库中的 imshow 方法将这个列表作为图像数据进行展示，并通过 show 方法显示出来。这段代码的作用是将二进制数据转换成图像并展示出来。

plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")

这段代码的作用是使用 Matplotlib 中的 imshow() 方法将图像显示在 Matplotlib 图像中。 具体来说，img 是一个张量，它表示一张图像。squeeze() 方法将张量中维度为1的维度去掉，如将形状为 (1, H, W) 的张量...

img=struct.unpack('>'+str(280*280*3)+'B',dat) img= plt.imshow(img) plt.show补全代码

完整的代码应该是这样的： python import struct import matplotlib.pyplot as plt # 读取二进制数据 ...最后使用 plt.imshow() 方法将 RGB 值渲染成图像，并通过 plt.show() 方法展示出来。

修改此代码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) r_min, r_max = 0, 255 for i in range(img.shape[0]): for j in range(img.shape[1]): if img[i, j] > r_max: r_max = img[i, j] if img[i, j] < r_min: r_min = img[i, j] cv2.normalize(src, dst=dst, alpha=0, beta=255) dst=(255/(r_max-r_min)*src[i,j]-(255*r_min)/(r_max-r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img,r_min,0,r_max,255) image2 = contrast_strech(img,(r_min+r_max)/2,0,(r_min+r_max)/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()

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() 修改后的...

介绍一下plt.imshow的用法

以下是plt.imshow()的用法： 1. 显示二维数组 python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 显示二维数组 plt...

利用反走样技术绘制一个金刚石图案。用python光栅化图形划线的方法写，用plt.imshow(img)和plt.show() 不要用plot

为了利用Python的PIL库（Pillow）来实现反走样绘制金刚石图案，我们可以先创建一个二维数组表示图像，然后通过循环和条件语句生成金刚石...plt.imshow(img, cmap='gray') # 使用灰度显示 plt.axis('off') plt.show()

plt.imshow设置标题

要给plt.imshow()绘制的图像添加标题，可以使用plt.title()方法。如下所示： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机图像 img = np.random.rand(10, 10) # 绘制图像并添加标题 plt....

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