plt.imread读取图片如何resize

时间: 2023-09-07 14:13:11 浏览: 110
可以使用Python的Pillow库对图片进行resize，然后再使用plt.imshow显示图片。以下是一个简单的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取图片 img = plt.imread('example.jpg') # 使用Pillow库对图片进行resize img = Image.fromarray(img) img_resized = img.resize((new_width, new_height)) # 显示resize后的图片 plt.imshow(img_resized) plt.show() ``` 其中，`new_width`和`new_height`分别是调整后的图片宽度和高度。需要注意的是，在使用Pillow库对图片进行resize时，需要将numpy数组转换为Pillow的Image对象，然后再进行操作。
相关问题

# 透视变换复习 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('sudoku.jpg') rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() img = cv2.imread('road.png') cv2.circle(img, (270,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (330,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (32,260),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (555,260),2, (0,0,255),2) cv2.imshow('draw', img) cv2.waitKey(0) import matplotlib.pyplot as plt rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]]) pts2 = np.float32([[20,0],[510,0],[20,103],[510,103]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(523,100)) dst = cv2.resize(dst, None, fx=0.5,fy=4.0) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 在每句代码后详细解释注释这段代码

``` import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取一张图片 img = cv2.imread('sudoku.jpg') # 获取图片的行、列、通道数 rows,cols,ch = img.shape # 定义变换前后四个点的坐标 pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) # 计算透视变换矩阵M M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) # 进行透视变换 dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) # 显示原始图片和透视变换后的图片 plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() # 读取另一张图片 img = cv2.imread('road.png') # 在图片上标记四个点 cv2.circle(img, (270,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (330,160),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (32,260),2, (0,0,255),2) cv2.circle(img, (555,260),2, (0,0,255),2) # 显示标记后的图片 cv2.imshow('draw', img) cv2.waitKey(0) # 获取图片的行、列、通道数 rows,cols,ch = img.shape # 定义变换前后四个点的坐标 pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]]) pts2 = np.float32([[20,0],[510,0],[20,103],[510,103]]) # 计算透视变换矩阵M M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) # 进行透视变换 dst = cv2.warpPerspective(img,M,(523,100)) # 缩放变换后的图片 dst = cv2.resize(dst, None, fx=0.5,fy=4.0) # 显示原始图片和透视变换后的图片 plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() ``` 代码的详细解释如下： 1. 导入需要的库cv2、numpy和matplotlib.pyplot。 2. 读取一张图片（这里是sudoku.jpg）。 3. 获取图片的行、列、通道数。 4. 定义变换前后四个点的坐标（pts1和pts2），这些点用于计算透视变换矩阵M。在这个例子中，我们想要将数独图片的四个角变换为一个矩形，以便进行后续处理。 5. 使用cv2.getPerspectiveTransform()函数来计算透视变换矩阵M。 6. 使用cv2.warpPerspective()函数将原始图像img进行透视变换，并将变换后的图像保存为dst。 7. 使用plt.subplot()和plt.imshow()函数将原始图像和透视变换后的图像显示出来，以供观察和比较。 8. 读取另一张图片（这里是road.png）。 9. 在图片上标记四个点，以便后续计算透视变换矩阵。 10. 显示标记后的图片。 11. 再次获取图片的行、列、通道数。 12. 重新定义变换前后四个点的坐标，这些点用于计算透视变换矩阵M。在这个例子中，我们想要将道路的四个角变换为一个矩形，以便进行后续处理。 13. 使用cv2.getPerspectiveTransform()函数来计算透视变换矩阵M。 14. 使用cv2.warpPerspective()函数将原始图像img进行透视变换，并将变换后的图像保存为dst。 15. 使用cv2.resize()函数对变换后的图像进行缩放，以便更好地观察。 16. 使用plt.subplot()和plt.imshow()函数将原始图像和透视变换后的图像显示出来，以供观察和比较。

def image_hist2d(image_path: str): # 二维直方图 img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) cv.imshow('img', img) # 图像转HSV颜色空间 hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hist = cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [48, 48], [0, 180, 0, 256]) dst = cv.resize(hist, (400, 400)) # 像素归一化 cv.normalize(dst, dst, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) # 色彩填充 dst = cv.applyColorMap(np.uint8(dst), cv.COLORMAP_JET) cv.imshow('hist', dst) plt.imshow(hist, interpolation='nearest') plt.title('2D Histogram') plt.show() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

这段代码实现了计算并绘制图像的二维直方图。具体步骤如下： 1. 读取图像：使用`cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)`函数读取指定路径的图像，并将其存储在变量`img`中。 2. 显示图像：使用`cv.imshow('img', img)`函数显示原始图像。 3. 转换颜色空间：使用`cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)`函数将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，并将转换后的图像存储在变量`hsv`中。 4. 计算二维直方图：使用`cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [48, 48], [0, 180, 0, 256])`函数计算二维直方图。其中，`[hsv]`表示输入图像，`[0, 1]`表示通道索引，表示计算第0和第1个通道的直方图，`[48, 48]`表示直方图的大小为48x48，`[0, 180, 0, 256]`表示两个通道的范围分别是H通道（色调）的范围为0到180，S通道（饱和度）的范围为0到256。 5. 调整直方图尺寸：使用`cv.resize(hist, (400, 400))`函数将直方图调整为400x400的大小，并将调整后的直方图存储在变量`dst`中。 6. 像素归一化：使用`cv.normalize(dst, dst, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)`函数将直方图像素值归一化到0到255的范围。 7. 色彩填充：使用`cv.applyColorMap(np.uint8(dst), cv.COLORMAP_JET)`函数将归一化后的直方图应用颜色映射，使其具有色彩填充效果，并将填充后的图像存储在变量`dst`中。 8. 显示直方图：使用`cv.imshow('hist', dst)`函数显示填充后的直方图。 9. 绘制直方图：使用`plt.imshow(hist, interpolation='nearest')`函数绘制二维直方图，`interpolation='nearest'`参数指定使用最近邻插值方法绘制图像。 10. 设置图像标题：使用`plt.title('2D Histogram')`函数设置图像的标题。 11. 显示绘制结果：使用`plt.show()`函数显示绘制的二维直方图。 12. 等待按键：使用`cv.waitKey(0)`函数等待用户按下任意按键。 13. 关闭窗口：使用`cv.destroyAllWindows()`函数关闭所有打开的窗口。 这段代码可以帮助我们分析图像在HSV颜色空间中的色调和饱和度分布情况，以便进行颜色相关的图像处理或分析。

相关推荐

pdf

解决Python plt.savefig 保存图片时一片空白的问题

今天小编就为大家分享一篇解决Python plt.savefig 保存图片时一片空白的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pdf

解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

当要处理批量图片，且每张图片都要进行显示时，用plt.imshow() plt.show()会出现内存泄漏, 管理器中看到其中一个python进程的内存不断上涨，目前有找到解决方法 from matplotlib import pyplot as plt ... for...: ...
pdf

关于python中plt.hist参数的使用详解

今天小编就为大家分享一篇关于python中plt.hist参数的使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

# 透视变换复习 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # img = cv2.imread('sudoku.jpg') # rows,cols,ch = img.shape # pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) # pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) # M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) # dst = cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) # plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') # plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') # plt.show() img = cv2.imread('road.png') # cv2.circle(img, (270,160),2, (0,0,255),2) # cv2.circle(img, (330,160),2, (0,0,255),2) # cv2.circle(img, (32,260),2, (0,0,255),2) # cv2.circle(img, (555,260),2, (0,0,255),2) # cv2.imshow('draw', img) # cv2.waitKey(0) import matplotlib.pyplot as plt rows,cols,ch = img.shape pts1 = np.float32([[270,160],[328,160],[32,260],[575,260]]) pts2 = np.float32([[20,0],[510,0],[20,103],[510,103]]) M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst = cv2.warpPerspective(img,M,(523,100)) dst = cv2.resize(dst, None, fx=0.5,fy=4.0) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 详细解释以上代码

然后，读取一张图片（这里是road.png）。接着，我们定义了变换前后四个点的坐标（pts1和pts2），这些点用于计算透视变换矩阵M。在这个例子中，我们想要将道路的四个角变换为一个矩形，以便进行后续处理。然后，我们...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt gray = cv2.imread('digits.png', 0) digits = [np.hsplit(r, 100) for r in np.vsplit(gray, 50)] # 分解数字：50行，100列 np_digits = np.array(digits) # 转换为numpy数组 # 准备训练数据，转换为二维数组，每个图像400个像素 train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis] # 定义标志 knn = cv2.ml.KNearest_create() # 创建kNN分类器 knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 训练模型 # 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像） test = cv2.imread('d5.png', 0) # 打开测试图像 test = cv2.resize(test, (20, 20)) # 转换为20x20大小 test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png', 0) img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) ret, img2 = cv2.threshold(img2, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) 以上代码怎么优化

1. 使用 with 语句打开文件：在读取图片时，最好使用 with 语句打开文件，这样可以确保文件在使用后被正确关闭，也可以避免一些意外情况下的错误。 2. 使用 reshape 的 -1 参数：在将 digits 转换为 numpy 数组时，...

base_model = tf.keras.applications.MobileNet(weights = "imagenet", include_top = False, input_shape = input_shape) base_model.trainable = False inputs = keras.Input(shape = input_shape) x = base_model(inputs, training = False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = tf.keras.layers.Dense(len(categories), activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs = inputs, outputs = x, name="LeafDisease_MobileNet") weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') model.load_weights(weight_path) img = plt.imread(img_path) img = img / 255. img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img.reshape(-1, 224, 224, 3) img.astype('float32') result = model.predict(img) cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]] return cate_result可以详细解释一下每行代码的作用吗

11. img = plt.imread(img_path): 读取待分类的图像。 12. img = img / 255.: 将图像像素值从[0,255]归一化到[0,1]。 13. img = cv2.resize(img, (224, 224)): 将图像缩放到MobileNet模型能够接受的大小。 14....

""" Author:XiaoMa date:2021/11/2 """ import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("E:\putout\scene00001.png") img1 = cv2.resize(img0, dsize=None, fx=1, fy=1) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay=0) # 图像进行二值化 ##第一种阈值类型 ret0, img3 = cv2.threshold(img2, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(ret0) ##第二种阈值类型 ret1, img4 = cv2.threshold(img2, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) print(ret1) ##第三种阈值类型 ret2, img5 = cv2.threshold(img2, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) print(ret2) ##第四种阈值类型 ret3, img6 = cv2.threshold(img2, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) print(ret3) ##第五种阈值类型 ret4, img7 = cv2.threshold(img2, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) print(ret4) # 将所有阈值类型得到的图像绘制到同一张图中 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 将全局中文字体改为黑体 figure = [img3] title = ret0["原图", "第一种阈值类型", "第二种阈值类型", "第三种阈值类型", "第四种阈值类型", "第五种阈值类型"] for i in range(6): figure[i] = cv2.cvtColor(figure[i], cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转化图像通道顺序，这一个步骤要记得 plt.subplot(3, 2, i + 1) plt.imshow(figure[i]) plt.title(title[i]) # 添加标题 plt.savefig("E:\putout") 这串代码哪里有问题

其中，cv2.imread()函数读取位于本地路径"E:\putout\scene00001.png"的图片，cv2.resize()对图片进行了大小重置，而cv2.cvtColor()则将图片从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间。最后，使用cv2.namedWindow()和cv2....

ROWS = 150 COLS = 150 # # ROWS = 128 # COLS = 128 CHANNELS = 3 def read_image(file_path): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR) return cv2.resize(img, (ROWS, COLS), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度：") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：关！" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为：开！" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict if __name__ == '__main__': result = predict() for i in result: print(i)

代码中首先定义了图片的尺寸和通道数，然后定义了一个读取图片并进行缩放的函数 read_image。接着定义了一个预测函数 predict，其中加载了之前训练好的 VGG 模型并对测试图片进行预测。最后将预测结果存储在字典中并...

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

# 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("C:/Users/ThinkBook/Desktop/1.jpg") img1 = cv2.resize(img0, dsize = 1, fx = 0.5, fy = 0.5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay = 0)

这段代码的作用是读取一张名为"1.jpg"的图像，将其缩小一倍并转换为灰度图像，然后在窗口中显示该图像。具体来说： 第1行导入了cv2、numpy和matplotlib.pyplot模块； 第2行读取名为"1.jpg"的图像，存储在变量img0...

python将多张2维图片沿z轴旋转叠加

可以使用matplotlib中的imread函数读取图片，然后使用numpy中的dstack函数将图片叠加。 示例代码： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 img1 = plt.imread('img1.png') ...

def img_cut_roi_resize_to_target_black(img_txt_path,result_path): img_total = [] txt_total = [] file = os.listdir(img_txt_path) for filename in file: first, last = os.path.splitext(filename) if last == ".bmp": # 图片的后缀名 img_total.append(first) # print(img_total) else: txt_total.append(first) for img_ in img_total: if img_ in txt_total: filename_img = img_ + ".bmp" # 图片的后缀名 # print('filename_img:', filename_img) path1 = os.path.join(img_txt_path, filename_img) img = cv2.imread(path1) h, w = img.shape[0], img.shape[1] # 直接读取原图的长宽不会失真 img = cv2.resize(img, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # resize 图像大小，否则roi区域可能会报错 # plt.imshow('resized_img',img) # 会报错，之后再次查看resize后的图片（已解决） # plt.show() filename_txt = img_ + ".txt" # print('filename_txt:', filename_txt) n = 1 with open(os.path.join(img_txt_path, filename_txt), "r+", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: for line in f: aa = line.split(" ") x_center = w * float(aa[1]) # aa[1]左上点的x坐标 y_center = h * float(aa[2]) # aa[2]左上点的y坐标 width = int(w * float(aa[3])) # aa[3]图片width height = int(h * float(aa[4])) # aa[4]图片height lefttopx = int(x_center - width / 2.0) lefttopy = int(y_center - height / 2.0) # roi = img[lefttopy+1:lefttopy+height+3,lefttopx+1:lefttopx+width+1] # [左上y:右下y,左上x:右下x] (y1:y2,x1:x2)需要调参，否则裁剪出来的小图可能不太好 roi = img[lefttopy:lefttopy + height, lefttopx:lefttopx + width] # 目前没有看出差距 roi = img_resize_to_target_black(roi) # roi = cv2.copyMakeBorder(roi, 50, 50, 50, 50, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255]) # 是将原图长宽各个

接下来，将裁剪好并调整大小的图片保存到指定路径中： python # 保存裁剪好的图片到指定路径 cv2.imwrite(os.path.join(result_path, img_ + "_" + str(n) + ".bmp"), roi) n += 1 最后，该函数返回一个...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img0 = cv2.imread("C:/Users/86159/Desktop/shijue/8.png") img1 = cv2.resize(img0, dsize = None, fx = 0.5, fy = 0.5) img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h, w = img1.shape[:2] print(h, w) cv2.namedWindow("W0") cv2.imshow("W0", img2) cv2.waitKey(delay = 0) #K-means均值聚类 Z = img1.reshape((-1, 3)) Z = np.float32(Z) #转化数据类型 c = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) k = 4 #聚类中心个数，一般来说也代表聚类后的图像中的颜色的种类 ret, label, center = cv2.kmeans(Z, k, None, c, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) center = np.uint8(center) res = center[label.flatten()] img9 = res.reshape((img1.shape)) cv2.namedWindow("W2") cv2.imshow("W2", img9) cv2.waitKey(delay = 0) 根据以上代码分析k-means图像分割实验结果

1. 首先读取一张图像img0，并将其缩小为原来的0.5倍，得到img1。 2. 对img1进行灰度化处理，得到img2。 3. 获取img1的高度h和宽度w，并打印输出。 4. 创建一个名为"W0"的窗口，并将img2显示在窗口中，等待用户按...

python 图像缩放

# 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 缩放图像 resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height)) # 显示原始图像和缩放后的图像 plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR...

在opencv使用Jupyter代码写一个图片识别程序

# 读取图片 image = cv2.imread('images/test.jpg') image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image) plt.show() # 预处理图片 blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), ...

利用函数独立封装以下功能:景点图片展示：ShowAreaPic同时对图片进行各种处理来展示(利用Numpy)

# 读取图片 img = cv2.imread(pic_path) # 将图片从BGR格式转换成RGB格式 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 对图片进行旋转 img = np.rot90(img) # 对图片进行翻转 img = np.fliplr(img) # 对...

cv2.read(,RGB)

如果需要读取RGB图像，可以使用其他库，如PIL的Image.open()函数或plt.imread()函数。\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Opencv-Python学习笔记三——cv2.read, cv2.resize, cv2.split, cv2.merge]...

最新推荐

recommend-type

Scrapy-1.8.2.tar.gz

文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库，如NumPy、Pandas和Requests，极大地丰富了Python的应用领域，从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径，而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具，以高效率、高质量地完成复杂任务。例如，Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎，它们提供了广泛的工具和技术，可以创建高度定制化的图表和图形，帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2． 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
recommend-type

导入numpy库，创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵，将两个矩阵分别打印出来，计算两个数组的点积并打印出来。（random.randn()、dot（）函数）

可以的，以下是代码实现： ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。