在pycharm2023中编码实现图像灰度值反转实验，要求用到以下函数：cv.imread("xxx.bmp",0)、plt.figure() plt.imshow() plt.show()，请编码

好的，以下是实现图像灰度值反转的代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread("xxx.bmp", 0)

# 灰度值反转
img_inv = 255 - img

# 显示原图和反转后的图像
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title("Original Image")
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_inv, cmap='gray')
plt.title("Inverted Image")
plt.show()

其中，`cv2.imread`函数用于读取图像，`plt.figure`函数用于创建一个新的图像窗口，`plt.imshow`函数用于显示图像，`plt.show`函数用于显示图像窗口。在灰度值反转时，我们可以通过将原图像的像素值减去255，得到反转后的像素值。最后，我们使用`plt.subplot`函数将原图和反转后的图像显示在同一个图像窗口中。

相关问题

我要用Python在pycharm2023中编码，要求它能实现以下功能：实现图像灰度值反转实验，用程序实验空间分辨率变化效果:读入一副RGB图像，变换成灰度图像，保证灰度级不变，将图像采样间隔分别设置为2i（i=0,1…7）.并在同一窗口内分成2行4列共8个子窗口分别显示，注上文字标题;采用图像幂次变换实现灰度变换增强图像：对一幅图像进行灰度变换，实现图像变亮、变暗效果；实现直方图均衡化，并比较前后两幅图片的灰度直方图。求完整代码。

以下是实现上述功能的完整代码，注释中有详细说明：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 实现图像灰度值反转
def inverse_transform(img):
    img_inverse = 255 - img
    return img_inverse

# 实现空间分辨率变化
def spatial_resolution_transform(img):
    img_list = [img]
    for i in range(1, 8):
        img_resize = cv2.resize(img, (0, 0), fx=2**i, fy=2**i, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
        img_list.append(img_resize)
    return img_list

# 实现图像幂次变换增强
def power_transform(img, gamma):
    img_power = np.power(img/255, gamma)
    img_power = np.uint8(img_power*255)
    return img_power

# 实现直方图均衡化
def histogram_equalization(img):
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_eq = cv2.equalizeHist(img_gray)
    return img_eq

# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 实现图像灰度值反转
img_inverse = inverse_transform(img)
plt.subplot(241), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_inverse, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Inverse')

# 实现空间分辨率变化
img_list = spatial_resolution_transform(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
for i in range(7):
    plt.subplot(2, 4, i+2), plt.imshow(img_list[i]), plt.title('2^{}'.format(i))

# 实现图像幂次变换增强
img_power1 = power_transform(img, 0.5)
img_power2 = power_transform(img, 2)
plt.subplot(247), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_power1, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Gamma=0.5')
plt.subplot(248), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_power2, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Gamma=2')

# 实现直方图均衡化
img_eq = histogram_equalization(img)
plt.subplot(245), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('Original')
plt.subplot(246), plt.imshow(cv2.cvtColor(img_eq, cv2.COLOR_GRAY2RGB)), plt.title('Equalization')

plt.show()

请将代码保存为 Python 文件，注意将 `test.jpg` 文件放在与代码文件相同的目录下，并且安装 `opencv-python` 库和 `matplotlib` 库。运行代码后，会在窗口中显示处理后的图像。

用pycharm对图片进行灰度分析，要求平均灰度值图，灰度分布图，灰度等值轮廓线。求代码

好的，我明白了您的要求，以下是代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图片
img = cv2.imread('image.png')

# 将图片转化为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算平均灰度值
mean_gray = cv2.mean(gray_img)[0]

# 绘制灰度分布直方图
hist = cv2.calcHist([gray_img], [0], None, [256], [0, 256])
plt.plot(hist, color='gray')

# 绘制灰度等值轮廓线
contours, _ = cv2.findContours(gray_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(gray_img, contours, -1, (255, 255, 255), 2)

# 显示结果
plt.imshow(gray_img, cmap='gray')
plt.title('average gray: {}'.format(mean_gray))
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

以上代码主要使用了OpenCV和Matplotlib库，可以对灰度图像进行平均灰度值图，灰度分布图，灰度等值轮廓线的分析。需要注意的是，需要将图片转化为灰度图像进行处理。