opencv里def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show()

时间: 2023-10-06 21:13:47 浏览: 202
这段代码定义了一个名为`show`的函数,用于显示OpenCV图像。具体来说,它使用了matplotlib库提供的`imshow`函数将OpenCV图像显示在窗口中,并使用`axis`函数关闭图像的坐标轴。最后,使用`show`函数将图像显示在窗口中。注意,使用该函数前需要先导入`matplotlib.pyplot`库,例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() ``` 在调用该函数时,可以将OpenCV图像作为参数传递给该函数,例如: ```python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 调用show函数显示图像 show(image) ``` 这将使用OpenCV的`imread`函数读取名为`image.jpg`的图像,并将其作为参数传递给`show`函数,最终在窗口中显示该图像。
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import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

读取的图片出现紫色可能是由于以下原因: 1. 图片读取路径错误:请确保图片路径正确,包括文件名和文件后缀。 2. 图片格式不支持:OpenCV库对于一些特殊的图片格式可能存在兼容性问题。请确保读取的图片格式是OpenCV支持的格式,如JPEG、PNG等。 3. 图片通道顺序错误:OpenCV默认使用BGR通道顺序,而matplotlib默认使用RGB通道顺序。如果读取的图片通道顺序与预期不符,会导致颜色显示不正常。可以尝试使用cv2.cvtColor()函数将BGR顺序转换为RGB顺序。 4. 图片数据类型错误:OpenCV默认使用8位无符号整数表示像素值,而matplotlib默认使用浮点数表示像素值。如果读取的图片数据类型与预期不符,可能会导致颜色显示不正常。可以尝试使用img.astype()函数将图片数据类型转换为正确的类型。 请检查以上可能的原因,并逐一排除,以解决图片紫色显示的问题。

如何用plt.imshow输出原本cv2.imshow的图片

要使用plt.imshow输出cv2.imshow的图片,你需要先将OpenCV的图片格式转换为Matplotlib的图片格式。下面是一个示例代码: ```python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 image = cv2.imread('image.jpg') # 将BGR格式转换为RGB格式 image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 使用plt.imshow显示图片 plt.imshow(image_rgb) plt.axis('off') # 关闭坐标轴 plt.show() ``` 在这个示例中,我们首先使用cv2.imread函数读取图片,并将其存储在变量image中。然后,我们使用cv2.cvtColor函数将图片从BGR格式转换为RGB格式,因为Matplotlib默认使用RGB格式显示图片。最后,我们使用plt.imshow函数显示图片,并使用plt.axis('off')关闭坐标轴。最后一行的plt.show()用于显示图片。 这样,你就可以使用plt.imshow输出原本使用cv2.imshow显示的图片了。
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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 # 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

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