cv2.imshow和plt.show的区别

时间: 2023-10-21 22:37:44 浏览: 105
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cv2_plt_imshow:对 cv2 读取的图像使用 matplotlib_imshow-开源

cv2.imshow()是OpenCV中的函数，用于显示图像。它可以直接在窗口中显示图像，并且可以通过键盘控制图像的位置、大小和缩放等。 plt.show()是matplotlib中的函数，用于显示绘制的图形。它可以绘制各种图形，如折线图、散点图、直方图等。plt.show()会在当前窗口中显示图形，并且可以通过鼠标控制图形的位置、大小和缩放等。 两者的区别在于，cv2.imshow()适用于显示图像，plt.show()适用于绘制图形。使用cv2.imshow()时，图像必须是numpy数组格式，而使用plt.show()时，可以是列表、元组或ndarray格式。同时，cv2.imshow()可以让图像在窗口中交互式显示，而plt.show()仅仅是将图形显示在窗口中。
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python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

主要介绍了plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题,本文给大家介绍的非常详细，同时给大家提到了cv2.imshow()和plt.imshow()的区别讲解，需要的朋友可以参考下

angle = 45 center = (gray.shape[1] // 2, gray.shape[0] // 2)# 生成旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=0.8)# 计算旋转后的图像尺寸 max_dim = max(gray.shape) rotated_size = (max_dim, max_dim)# 执行旋转操作 rotated = cv2.warpAffine(gray, M, rotated_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)# 显示旋转后的图像 cv2.imshow('Rotated Image', rotated)# 等待按键响应 cv2.waitKey(0)# 释放窗口 cv2.destroyAllWindows() plt.imshow(rotated) plt.show()

- cv2.imshow()：显示旋转后的图像。 - cv2.waitKey()：等待按键响应。 - cv2.destroyAllWindows()：释放窗口。 - plt.imshow()：显示旋转后的图像。 - plt.show()：显示图像。 需要注意的是，这段代码...

import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img=cv.imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\4.jpg",0) plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) img = cv.imshow("image",img) img = cv.waitKey() plt.show()给这段代码加上注释

# 导入cv2和matplotlib库 import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # 读取图片 img = cv.imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\4.jpg", 0) # 使用ravel()函数将图片转换为一维数组，并绘制...

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('...

import numpy as np from skimage import io from glob import glob from matplotlib import pyplot as plt import cv2 x = [] y = [] for i in glob('man_woman/a_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(0) except: continue for i in glob('man_woman/b_resized/*.jpg')[:800]: try: image = io.imread(i) x.append(image) y.append(1) except: continue plt.subplot(221) plt.imshow(x[0]) plt.title('Male') plt.subplot(222) plt.imshow(x[1]) plt.title('Male') plt.subplot(223) plt.imshow(x[-1]) plt.title('FeMale') plt.subplot(224) plt.imshow(x[-2]) plt.title('FeMale') plt.show()

这段代码是一个简单的图像分类器，用于区分男性和女性的面部图像。首先，它使用glob模块获取文件夹中的图像文件路径，然后使用skimage模块中的io.imread函数读取图像文件并将其添加到x列表中。同时，根据...

wsl2 cv2.imshow

在WSL2中使用cv2.imshow函数可能会遇到问题，因为WSL2不支持图形界面的显示。你可以考虑使用其他方式来显示图像，例如使用matplotlib库的imshow函数或将图像保存为文件后在Windows系统中显示。下面是一个示例代码...

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

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...

有两张大小相同的图像A和B，利用代码：from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 # args args = {"image": './1.png'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=5) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 print(mask.shape) # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0)，对A进行超像素分割，将A划分的每个超像素块范围进行记录，应用到B上，使B直接得到超像素图像。最终显示一张A的超像素分割图与一张B的超像素分割图，像给出pytorch实现代码

ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image_A, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments_A)) plt.axis("off") plt.show() # 记录A的超像素块范围 masks_A = [] for (i, segVal) in enumerate(np.unique...

# 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

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...

from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 # args args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\001.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=5) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0)怎么保存超像素块

cv2.imwrite("segment_%d.png" % i, np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) 这将使用当前循环索引 i 作为文件名的一部分，将每个超像素块保存为一个名为 "segment_i.png" 的文件。

# 开发者：李宗涛 # 开发时间：2023/5/30 17:51 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('image1.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 添加高斯噪声 mean = 0 var = 100 sigma = var**0.65 gaussian_noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape) img_noise = img + gaussian_noise # 构造低通滤波器 rows, cols = img_noise.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask[crow - 200:crow + 200, ccol - 200:ccol + 200] = 1 # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img_noise) fshift = np.fft.fftshift(f) # 对频域图像进行滤波 fshift = fshift * mask # 进行傅里叶反变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = np.fft.ifft2(ishift) img_back = np.abs(img_back) # 显示结果 plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(132), plt.imshow(img_noise, cmap='gray') plt.title('Noised Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(133), plt.imshow(img_back, cmap='gray') plt.title('noiseless Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

2. 构造高斯噪声并添加到图像上； 3. 构造一个低通滤波器，选取中心区域，其余部分为 0； 4. 进行傅里叶变换，并对频域图像进行滤波； 5. 进行傅里叶反变换，将频域图像转换回空域； 6. 显示原始图像、加噪图像和...

from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 import os # args args = {"image": 'I:\\18Breakageratecalculation\\SVM run\\images\\030.jpg'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=3) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 # apply the mask to the image masked_image = np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0) # save the masked image as a file filename = os.path.join(r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\run-images2\030", "segment_%d.png" % i) cv2.imwrite(filename, masked_image) # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0)保存超像素识别结果图像

plt.imsave(os.path.join("segmented_images", "superpixel_boundaries.png"), mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) # loop over the unique segment values for (i...

cv2.imshow("jiangzaotu.jpg",np.uint8(out_img))怎么用plt显示

如果你想使用matplotlib的pyplot模块显示图像，可以使用plt.imshow()函数代替cv2.imshow()函数。下面是一个示例代码： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2....

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

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...

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("D:\shujuji\guangliang\80Lux\\000031.jpg") blue = img[:, :, 0] green = img[:, :, 1] red = img[:, :, 2] blue_equ = cv2.equalizeHist(blue) green_equ = cv2.equalizeHist(green) red_equ = cv2.equalizeHist(red) equ = cv2.merge([blue_equ, green_equ, red_equ]) cv2.imshow("1",img) cv2.imshow("2",equ) plt.figure("原始图像直方图") plt.hist(img.ravel(), 256) plt.figure("均衡化图像直方图") plt.hist(equ.ravel(), 256) plt.show() cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()每一句的含义

cv2.imshow("2",equ) 使用 OpenCV 的 imshow 函数显示原始图像和均衡化后的图像。 python plt.figure("原始图像直方图") plt.hist(img.ravel(), 256) plt.figure("均衡化图像直方图") plt.hist(equ.ravel...

改成plt显示cv2.imwrite("D:/pythonProject2/tupianji/jiangzaotu.jpg", np.uint8(out_img)) cv2.imshow("jiangzaotu.jpg",np.uint8(out_img)) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

如果你想同时使用cv2.imshow()函数和plt.imshow()函数显示图像，并且将处理后的图像保存到本地，可以按照下面的示例代码进行修改： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取...

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()，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码

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....

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...

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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。