解释这段代码plt.figure(4) plt.imshow(XX1, camp='gray') plt.show() plt.axis("off")

时间: 2023-12-15 15:06:51 浏览: 109
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python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

这段代码是在使用Python的Matplotlib库进行数字图片显示的过程中使用的。plt.figure(4) 表示在画板上创建一个新的图形，并指定它的编号为4。plt.imshow(XX1, cmap='gray') 表示将图像XX1用灰度图的形式显示出来。plt.show() 是展示图形的命令。plt.axis("off") 表示不显示坐标轴。
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解释这段代码Y = exposure.adjust_log(X, 2) plt.figure(5) plt.imshow(Y, camp='gray') plt.show() plt.axis("off")

exposure.adjust_log()是Python的skimage库中的一个函数，用于对图像进行对数调节，而plt.imshow()函数则是用于显示图像，camp='gray'参数表示使用灰度图像显示。plt.show()函数用于显示图像窗口并保持窗口打开状态...

plt.figure() plt.imshow(src,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(dst,vmin=0,vmax=255) plt.axis("off") plt.show()

这段代码是将两个图像在两个不同的图形窗口中显示出来，并且关闭了坐标轴的显示。首先使用plt.figure()创建第一个图形窗口，然后使用plt.imshow()显示第一个图像src，并通过vmin和vmax参数设置图像的颜色范围。接着...

此代码问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img1 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.1.tif") img2 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.2.tif") img3 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.3.tif") img4 = cv2.imread(r"E:/postgraduate/three/DIP3E_Original_Images_CH03/3.16.4.tif") def bhistogram(src): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.calcHist([src],[0],None,[256],[0,256]) / np.size(src) return dst image1 = bhistogram(img1) image2 = bhistogram(img2) image3 = bhistogram(img3) image4 = bhistogram(img4) plt.figure(figsize=(100,100)) plt.subplot(421) plt.imshow(img1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(422) plt.plot(image1) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(423) plt.imshow(img2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(424) plt.plot(image2) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(425) plt.imshow(img3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(426) plt.plot(image3) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.subplot(427) plt.imshow(img4,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(428) plt.plot(image4) plt.xlim([0,256]) plt.ylim([0,1]) plt.show()

这段代码存在一个问题，即在bhistogram函数中，虽然调用了cv2.calcHist函数计算了灰度直方图，但是并没有将其结果赋值给dst变量，导致bhistogram函数始终返回一个全为0的数组。因此，在绘制灰度直方图时，实际上绘制...

fig = plt.figure(1)plt.imshow(wc)plt.axis('off')

这段代码是用于生成一个带有词云图像的 matplotlib 图像，其中： - fig = plt.figure(1) 创建一个新的 matplotlib 图像对象 - plt.imshow(wc) 在该图像对象上显示词云图像 wc - plt.axis('off') 关闭坐标轴...

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\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z,n): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 dst = np.bitwise_and(dst, n) return dst image1 = bit_plane_slicing(img,8,7) image2 = bit_plane_slicing(image1,8,6) image3 = bit_plane_slicing(image2,8,5) 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.subpl(133) plt.imshow(image3,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

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()

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()

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()

此代码有什么问题import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r'E:\\postgraduate\\three\\DIP3E_Original_Images_CH03\\3.14.tif',0) def bit_plane_slicing(src,z): height, width= src.shape dst = np.zeros((height, width), np.uint8) cv2.normalize(img, dst=dst, alpha=0, beta=1.0) for i in range(0, height): for j in range(0, width): pixel = format(src[i,j], '08b') if pixel[8-z] == '0': dst[i, j] = 0 else: dst[i, j] = 255 return dst img1 = bit_plane_slicing(img,8) img2 = bit_plane_slicing(img,7) img3 = bit_plane_slicing(img,6) img4 = bit_plane_slicing(img,5) image1 = img1*128 + img2*64 image2 = img1*128 + img2*64 + img3*32 image3 = img1*128 + img2*64 + img3*32 + img4*16 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()

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()

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 = np.min(img),np.max(img) for i in range(0, height): for j in range(0, width): dst[i, j] = (255 - 0) / (r_max - r_min) * ((img(i, j) - r_min)) return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 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()

这段代码存在一些错误，我帮你指出并修改： 1. 在函数 contrast_strech 中，第一行应该为 height, width = src.shape 而不是 height, width = img.shape，因为函数的参数为 src。 2. 在函数 contrast_strech...

plt.figure() plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show()

plt.imshow()函数用于显示图像，参数interpolation指定插值方法，plt.axis()函数用于设置坐标轴，off表示不显示坐标轴，最后通过plt.show()函数将图像显示出来。需要注意的是，这段代码需要在导入相关的库...

此代码的问题是什么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=1.0) dst=(255/(r_max-r_min)*(src[i,j]-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()

这段代码存在以下问题： 1. 函数contrast_strech()中的参数r1, s1, r2, s2没有使用，而是在函数中直接使用了img和src这两个变量。这可能会导致函数的输入和输出不符合预期。 2. 在函数contrast_strech()...

改正此代码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) for i in range(0, height): for j in range(0, width): if src[i, j] < r1: dst[i, j] = s1 / r1 * src[i, j] elif src[i, j] < r2: dst[i, j] = (s2 - s1) / (r2 - r1) * (src[i, j] - r1) + s1 else: dst[i, j] = (255 - s2) / (255 - r2) * (src[i, j] - r2) + s2 return dst image1 = contrast_strech(img, np.min(img), 0, np.max(img), 255) image2 = contrast_strech(img, (np.min(img) + np.max(img)) / 2, 0, (np.min(img) + np.max(img)) / 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()

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...plt.imshow(image1,cmap='gray') plt.axis('off') plt.subplot(133) plt.imshow(image2,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()

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")

这段代码中使用了 skimage 库中的 io.imread 方法读取图像；使用 filters.threshold_otsu 方法计算出阈值，并将图像转化为二值化图像。最后使用 matplotlib 库中的 imshow 和 subplot 方法显示原图和二...

代码补充b）图像对B1、B2 img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[30:70, 30:70] = 1 img2[20:40, 30:70] = 1 img2[60:80, 30:70] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()

好的，这里是代码补充，完整代码如下： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 图像 B1 img1 = np.zeros((100, 100)) img1[30:70, 30:70] = 1 # 图像 B2 img2 = np.zeros((100, 100)) ...

请选取适当的特征，对下列图像对进行区分img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()

可以选取以下特征来区分这两张图片： 1. 图片的总面积； 2. 图片中的黑色像素点数量； 3. 图片中的白色像素点数量； 4. 图片中黑色像素点的分布情况，例如可以计算黑色像素点的中心位置或重心。 通过比较这些特征...

img1 = np.zeros((100, 100)) img2 = np.zeros((100, 100)) img1[20:50, 30:60] = 1 img2[30:50, 30:60] = 1 plt.subplot(121) plt.imshow(img1) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.axis('off') plt.show()### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE

这段代码使用了numpy和matplotlib库，创建了两个100x100的全0矩阵，并在其中分别赋值为1的正方形区域。最后使用子图显示这两个矩阵。 如果你想运行这段代码，你需要先导入相关的库：numpy和matplotlib.pyplot。具体...

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...
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