plt.subplot(1, 5, 1) plt.imshow(test_image) plt.title('Original Image')

这段代码使用了 `plt.subplot()` 来创建一个子图，并在该子图上使用 `plt.imshow()` 来显示原始图像。`plt.title()` 则用于给子图添加标题。

这里的 `plt.subplot(1, 5, 1)` 创建了一个 1 行 5 列的子图网格，并选择了第一个子图来显示原始图像。如果你有多个图像需要显示，可以根据需要调整子图的行数和列数，并选择合适的子图索引。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 test_image 是你的原始图像数据
# 假设 reconstructed_image 是你的重建图像数据

plt.subplot(1, 5, 1)
plt.imshow(test_image)
plt.title('Original Image')

# 其他子图的示例
# plt.subplot(1, 5, 2)
# plt.imshow(reconstructed_image_1)
# plt.title('Reconstructed Image 1')

# plt.subplot(1, 5, 3)
# plt.imshow(reconstructed_image_2)
# plt.title('Reconstructed Image 2')

# ...

plt.show()

这样就可以在第一个子图上显示原始图像，并给它添加标题了。接着，你可以根据需要添加其他子图，并在每个子图上显示相应的图像和标题。

相关问题

plt.subplot(231), plt.imshow(img,'gray'), plt.title('ORIGINAL') # 原图放大 plt.subplot(232), plt.imshow(replicate,'gray'), plt.title('REPLICATE') # 方式一：复制法 plt.subplot(233), plt.imshow(reflect,'gray'), plt.title('REPLECT') # 方式二：反射法 plt.subplot(234), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('REFLECT_101') # 方式三：反射法二(不要最边缘的像素) plt.subplot(235), plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP') # 方式四：外包装法 plt.subplot(236), plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTAVI') # 方式五：常量法

这段代码是在一个2行3列的子图中展示不同的图像处理方式。每个子图都使用plt.imshow()函数来显示对应的图像，并使用plt.title()函数给子图添加标题。

- 第一个子图（plt.subplot(231)）显示原始图像，使用灰度色彩空间进行显示，标题为'ORIGINAL'。
- 第二个子图（plt.subplot(232)）显示使用复制法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'REPLICATE'。
- 第三个子图（plt.subplot(233)）显示使用反射法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'REFLECT'。
- 第四个子图（plt.subplot(234)）显示使用反射法二（不保留最边缘像素）进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'REFLECT_101'。
- 第五个子图（plt.subplot(235)）显示使用外包装法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'WRAP'。
- 第六个子图（plt.subplot(236)）显示使用常量法进行处理后的图像，同样使用灰度色彩空间进行显示，标题为'CONSTANT'。

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)

这段代码是将两张图片显示在同一个画布上，并且分别设置了标题和关闭了坐标轴。如果您想要保存这两张图片，可以参考以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

# 读取图片
im = mpimg.imread('path/to/image1.png')
im1 = mpimg.imread('path/to/image2.png')

# 显示图片
plt.subplot(121)
plt.imshow(im)
plt.axis('off')
plt.title('original image', size=10)

plt.subplot(122)
plt.imshow(im1)
plt.axis('off')
plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)

# 保存图片
plt.savefig('path/to/save/image.png')

将 `path/to/image1.png` 和 `path/to/image2.png` 替换为您要读取的两张图片路径，将 `path/to/save/image.png` 替换为您要保存的图片路径和文件名。