如何利用python代码使得俩张图片先后显示，并可以调整大小

你可以使用以下代码来实现显示两张图片并可以调整大小：

import cv2

# 加载第一张图片
img1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg')

# 加载第二张图片
img2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg')

# 创建一个可调整大小的窗口
cv2.namedWindow('Images', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 在窗口中显示第一张图片
cv2.imshow('Images', img1)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 在窗口中显示第二张图片
cv2.imshow('Images', img2)

# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用cv2.namedWindow()函数创建了一个可调整大小的窗口，并使用cv2.imshow()函数在该窗口中显示了第一张图片。然后等待用户按下任意按键后，使用cv2.imshow()函数在同一个窗口中显示了第二张图片。最后，使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭了所有窗口。

注意：如果你想要在同一个窗口中显示多张图片，需要确保这些图片的尺寸相同，否则可能会出现显示不正常的情况。如果图片尺寸不同，你可以使用cv2.resize()函数将它们调整为相同的尺寸。

相关问题

python去雾代码且俩张图片可以调整大小

以下是一个简单的 Python 去雾代码示例，同时包括调整图片大小的代码：

import cv2

def dehaze(img, t=0.95, w=0.8):
    # 计算暗通道
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    kernel_size = 15
    dark_channel = cv2.erode(gray, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_size, kernel_size)))
    
    # 估计大气光
    hist = cv2.calcHist([dark_channel], [0], None, [256], [0, 256])
    max_gray_level = 255
    for gray_level in range(255, -1, -1):
        if sum(hist[gray_level:]) / (dark_channel.shape[0] * dark_channel.shape[1]) <= t:
            max_gray_level = gray_level
            break
    atmospheric_light = cv2.mean(img, dark_channel > max_gray_level)[:3]
    
    # 估计透射率
    transmission = 1 - w * dark_channel / atmospheric_light.max()
    
    # 修复图像
    img_dehazed = cv2.cvtColor(cv2.divide(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY), cv2.max(transmission, 0.1)), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    
    return img_dehazed

# 调整图片大小
def resize(img, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):
    dim = None
    (h, w) = img.shape[:2]

    if width is None and height is None:
        return img

    if width is None:
        r = height / float(h)
        dim = (int(w * r), height)

    else:
        r = width / float(w)
        dim = (width, int(h * r))

    resized = cv2.resize(img, dim, interpolation=inter)

    return resized

# 读取图片
img = cv2.imread('input.jpg')

# 调整图片大小
img_resized = resize(img, width=800)

# 去雾
img_dehazed = dehaze(img_resized)

# 保存结果
cv2.imwrite('output.jpg', img_dehazed)

其中，`dehaze` 函数用于去雾，`resize` 函数用于调整图片大小。你可以根据需要调整图片大小。函数中的 `input.jpg` 是输入图片路径，`output.jpg` 是输出结果路径。你需要将其替换为你自己的路径。

显示俩张图片可以调节大小的python代码

你可以使用Python中的PIL库来处理图像并调整其大小。下面是一个示例代码，演示如何加载两张图像并将它们缩小为指定的大小。

from PIL import Image

# 加载第一张图片
img1 = Image.open("path/to/image1.jpg")

# 加载第二张图片
img2 = Image.open("path/to/image2.jpg")

# 指定缩小后的大小
size = (500, 500)

# 调整第一张图片的大小
img1_resized = img1.resize(size)

# 调整第二张图片的大小
img2_resized = img2.resize(size)

# 显示缩小后的图片
img1_resized.show()
img2_resized.show()

在此示例中，我们使用`Image.open()`函数加载图像，使用`resize()`方法调整大小，并使用`show()`方法显示图像。你可以更改`size`变量的值来调整图像的大小。