plt.subplot(241), plt.imshow(img, cmap="gray") plt.title("Input image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
时间: 2024-05-31 12:09:21 浏览: 20
这段代码使用了 Matplotlib 库绘制了一个子图,其中:
- `plt.subplot(241)` 表示将整个图分成 2 行 4 列,当前子图位于第 1 行第 1 列。
- `plt.imshow(img, cmap="gray")` 表示将 `img` 显示在当前子图中,`cmap="gray"` 表示使用灰度颜色映射。
- `plt.title("Input image")` 表示设置当前子图的标题为 "Input image"。
- `plt.xticks([])` 和 `plt.yticks([])` 分别表示不显示 x 轴和 y 轴的刻度。
综合起来,这段代码的作用是在 Matplotlib 中显示一张灰度图像,并在子图中添加标题。
相关问题
解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()
这段代码使用了matplotlib库来展示图像数据。具体地,它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口,并将第一个子图的位置设为(1,2,1),第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着,它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列(假设这个序列是一些能量值的集合),然后使用imshow函数在第二个子图中显示了一个名为disparity的图像(假设这个图像是一张深度图像,其中每个像素表示与相机之间的距离)。其中,cmap参数指定了颜色映射表,vmin和vmax参数指定了图像中的最小和最大像素值,num_disp_values是一个预定义的变量,表示深度图像中可能的深度值的数量。最后,它使用show函数来将图形窗口显示在屏幕上。
改正此代码import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image1 = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.12.tif') img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.12.tif',0) def bit_plane_slicing(src,high): height, width,high = src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): dst= plt.dec2bin(src[i,j],8) for high = 1 : 8: if str(high) == '0': dst(x, y, 9 - high) = 0; else: dst(x, y, 9 - high) = 1; return dst image2 = bit_plane_slicing(img,1) image3 = bit_plane_slicing(img, 2) 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()
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image1 = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.12.tif')
img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.12.tif',0)
def bit_plane_slicing(src,high):
height, width = src.shape
dst = np.zeros((height, width, 8), np.uint8)
for i in range(0, height):
for j in range(0, width):
binary = format(src[i,j], '08b')
for bit in range(0, 8):
dst[i, j, bit] = binary[bit]
return dst[:, :, high]
image2 = bit_plane_slicing(img, 1)
image3 = bit_plane_slicing(img, 2)
plt.figure(figsize=(10,10))
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()
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