import numpy import cv2 img=cv2.imread() cv2.imshow

根据提供的引用内容，`cv2.imshow()`函数用于在窗口中显示图像。该函数需要两个参数：第一个参数是窗口名称，第二个参数是要显示的图像。在显示图像之后，`cv2.waitKey()`函数等待用户按下键盘上的任意键。如果没有按下任何键，则窗口将保持打开状态。最后，`cv2.destroyAllWindows()`函数将关闭所有打开的窗口。

以下是一个示例代码，演示如何使用`cv2.imshow()`函数显示图像：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)

# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

请注意，`cv2.imshow()`函数的第一个参数是窗口名称，可以自定义。在上面的示例中，窗口名称为“image”。如果您想在同一窗口中显示多个图像，请确保每个图像都有唯一的窗口名称。

相关问题

dtype=cv2.CV_32F

`dtype=cv2.CV_32F`是OpenCV中的一个数据类型，表示数据类型为32位浮点数。在图像处理中，经常需要进行浮点数运算，因此使用`dtype=cv2.CV_32F`可以避免数据溢出的问题。在使用`cv2.warpAffine()`函数进行图像平移时，可以将输出图像的数据类型设置为`dtype=cv2.CV_32F`，以避免数据溢出的问题。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 定义平移矩阵
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])

# 进行图像平移
shifted = cv2.warpAffine(img, M, (img.shape[1], img.shape[0]), borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE, flags=cv2.INTER_LINEAR, borderValue=(0, 0, 0), dtype=cv2.CV_32F)

# 显示结果
cv2.imshow('Shifted Image', shifted)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用如下python代码:import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_threshold(img, thresh, maxval=255): return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0) img = cv2.imread("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\image\\1.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ret, th = cv2.threshold(img_gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY) fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) # plt.subplot(131), plt.imshow(img_gray, cmap='gray') # plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(), plt.imshow(th, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png",bbox_inches='tight',pad_inches = -0.1),为什么保存下来的图片跟原图尺寸不一样

这可能是由于保存图像时使用的坐标轴设置不正确导致的。通过调整代码中的 `plt.xticks([])` 和 `plt.yticks([])` 部分，可以尝试修改保存的图像尺寸与原图一样。

请尝试将以下代码段替换原来的 `plt.xticks([]), plt.yticks([])` 部分：

plt.axis('off')
plt.savefig("C:\\Users\\YOLO\\UNET\\UNETtrain\\label\\L1.png", bbox_inches='tight', pad_inches=-0.1)

这样，将会隐藏坐标轴并保存图像，同时保持与原图相同的尺寸。