plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'grey')

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 subplot() 和 imshow() 函数。subplot() 用于创建一个 2x2 的子图，该图中包含四个子图，其中第一个子图是当前位置为 221（即第一行第一列）的子图。imshow() 用于在该子图上显示灰度图像 img。因此，这行代码的作用是在一个 2x2 的画布上创建四个子图，并将灰度图像 img 显示在第一个子图中。

相关问题

from matplotlib import pyplot as plt plt.subplot(121) plt.imshow(img_OpenCV) plt.subplot(122) plt.imshow(img_matplotlib) plt.show()解释这段代码

这段代码使用了Matplotlib库的pyplot子模块，其中plt.subplot(121)和plt.subplot(122)分别定义了两张子图，plt.imshow()函数用于在子图中显示图像。其中img_OpenCV和img_matplotlib是两个图像变量。代码最后使用plt.show()命令以将子图显示出来。

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")

这段代码使用了Python的matplotlib和scikit-image库。首先，使用scikit-image库中的io.imread函数读取名为"checkeboard8_pixeldup_8.tif"的图像文件，并将其显示在左边的subplot上。然后，使用numpy库创建一个大小与原图像相同的全零数组，并将其显示在右边的subplot上。这个数组将用于存储二值化后的图像。

接下来，你可以将原图像转换为二值化图像，例如：

threshold = 127
img_binary[img_checkeboard > threshold] = 1

这段代码将图像中所有像素值大于127的像素设置为1，其余像素设置为0。然后，使用matplotlib库的imshow函数将二值化后的图像显示在右边的subplot上。