Matplotlib集成OpenCV：cv2_plt_imshow在Jupyter中的应用

开源软件
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资源摘要信息:"cv2_plt_imshow是一个开源软件，其主要功能是解决在使用`cv2`读取图像时，尤其是在`jupyter-notebooks`环境中，由于执行`cv2.imshow`导致内核中断的问题。此外，考虑到大多数用户更倾向于使用matplotlib进行图像显示，尤其是在使用`%matplotlib inline`魔法在笔记本中显示图像的情况下，cv2_plt_imshow提供了两个主要功能：一是将图像转换为更适合matplotlib的格式，二是在notebooks中使用matplotlib绘制图像。该软件可以通过`pip install cv2_plt_imshow`命令进行安装。其依赖的库包括matplotlib和cv2，分别可以通过相应的网址进行安装。如果用户需要进一步了解或寻求帮助，可以通过作者的个人网站（https://rupesh.info/）或Github（https://github.com/）联系作者。" 知识点详细说明： 1. OpenCV库（cv2）：cv2是Python的一个图像处理库，它是基于OpenCV的Python接口。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的图像处理和机器视觉相关的功能。cv2库广泛应用于图像处理、视频分析、机器学习等领域的研究和开发。 2. matplotlib库：matplotlib是Python的一个绘图库，它提供了丰富的绘图功能，可以生成各种静态、动态、交互式的图表。matplotlib库广泛应用于数据分析、统计图表、科学绘图等领域的可视化展示。 3. jupyter-notebooks：Jupyter Notebook是一种基于网页的交互式计算环境，可以创建和共享包含代码、公式、可视化和叙述性文本的文档。Jupyter Notebook广泛应用于数据科学、机器学习、科学计算等领域。 4. matplotlib的使用：在jupyter-notebooks中，使用matplotlib进行图像显示时，需要先执行`%matplotlib inline`魔法，这样绘制的图像才会在notebook中直接显示。否则，绘制的图像将会在新的窗口中打开。 5. cv2_plt_imshow：cv2_plt_imshow是一个开源软件，主要解决在使用cv2读取图像时，在jupyter-notebooks中执行`cv2.imshow`导致内核中断的问题。该软件提供将图像转换为更适合matplotlib的格式的功能，以及在notebooks中使用matplotlib绘制图像的功能。用户可以通过`pip install cv2_plt_imshow`命令进行安装。 6. 软件安装和依赖：cv2_plt_imshow依赖于matplotlib和cv2两个库，用户需要先安装这两个库才能正常使用cv2_plt_imshow。安装命令为：`pip install matplotlib cv2`。 7. 联系作者：如果用户在使用过程中遇到问题，或者需要寻求帮助，可以通过作者的个人网站（https://rupesh.info/）或Github（https://github.com/）联系作者。

Python OpenCV：快速入门与图像处理关键操作

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- 常用的显示方法是借助Matplotlib库的`plt.imshow()`函数，可以控制图像大小和插值质量。 - 对于彩色图像，OpenCV会按BGR顺序读取，显示时可能需要转换到RGB格式。 - **图像保存**： - 保存图像通常使用`cv2....

Python图像处理入门：Matplotlib详解与实例

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OpenCV入门：图片读取与灰度处理

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt batch_size = 20 IMAGE_SIZE = 500 im_mask = np.load('mask.npy') im_mask = im_mask[..., np.newaxis] im_mask_new = np.ndarray((batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 1), dtype=np.float32) for i in range(0, batch_size, 1): im_mask_new[i] = im_mask plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(im_mask_new[19,:,:,0])这串代码是什么意思

2023-07-08 上传
最后，使用matplotlib.pyplot库中的imshow()函数，以灰度图像的形式显示im_mask_new中的最后一个样本（索引为19），并将其显示在子图中。 总体来说，这段代码是加载、处理和可视化图像掩码数据的示例代码。

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

2023-07-14 上传
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 numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 pic_file='./photo/cat.jpg' img_bgr = cv2.imread(pic_file,cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("input",img_bgr) # 分别获取三个通道的ndarray数据 img_b=img_bgr[:,:,0] img_g=img_bgr[:,:,1] img_r=img_bgr[:,:,2] '''按R、G、B三个通道分别计算颜色直方图''' b_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[0],None,[256],[0,255]) g_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[1],None,[256],[0,255]) r_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[2],None,[256],[0,255]) m,dev = cv2.meanStdDev(img_bgr) #计算G、B、R三通道的均值和方差 # img_r_mean=np.mean(r_hist) #计算R通道的均值 # print(m) # print(dev) '''显示三个通道的颜色直方图''' plt.plot(b_hist,label='B',color='blue') plt.plot(g_hist,label='G',color='green') plt.plot(r_hist,label='R',color='red') plt.legend(loc='best') plt.xlim([0,256]) plt.show() cv2.waitKey(0)

2023-07-09 上传
您可以使用OpenCV库中的cv2.imread函数读取图片，并将其分成三个通道（蓝色、绿色和红色）。然后，使用cv2.calcHist函数计算每个通道的颜色直方图。最后，使用matplotlib.pyplot库绘制每个通道的颜色直方图。 请...

逐行解释下列代码 ：import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mean_filter(img,kernel_size=9): """ 均值滤波 """ img_mean = cv2.blur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_mean def median_filter(img,kernel_size=9): """ 中值滤波 """ img_median = cv2.medianBlur(img,ksize=(kernel_size,kernel_size)) return img_median def median_filter(img,kernel_size=9,sigma=0): """ 高斯滤波 """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma img_gau = cv2.GaussianBlur(img,(kernel_size,kernel_size),sigma_x,sigma_y) return img_gau img_path = "input.jpg" # 你应该更改此处更改你使用的图像的路径 img = cv2.imread(img_path)# .astype(np.float32) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 该变图像的格式 BGR->RGB height, width, channel = img.shape # 记录图像的大小 plt.figure(dpi=200) plt.subplot(141), plt.imshow(img), plt.title('Original Photo'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_mean = mean_filter(img) plt.subplot(142), plt.imshow(img_mean), plt.title('mean filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_medi = median_filter(img) plt.subplot(143), plt.imshow(img_medi), plt.title('median filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 img_gau = median_filter(img) plt.subplot(144), plt.imshow(img_gau), plt.title('Gau filter'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) # 展示原始图像的样子 plt.savefig('result.jpg')

2023-04-21 上传
通过导入cv2、numpy和matplotlib.pyplot三个库，在函数中分别调用了均值滤波、中值滤波和高斯滤波来处理图像。其中均值滤波和中值滤波都可以通过cv2库中的blur和medianBlur函数来实现，高斯滤波则是通过cv2库中的...

net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap

2023-06-09 上传
make_grid函数将图像数据转换成一个图像网格，用于可视化展示，而add_image和add_graph函数则是用于将可视化结果写入TensorBoard的，方便用户进行训练过程的监控和调试。这段代码中的writer是一个SummaryWriter对象...

改写并扩写代码“def NMFImage(A_2, num_components): w, h, c = A_2.shape#获取输入图像的宽度、高度和通道数 new_img = A_2.copy()#创建一个新的图像副本 #循环遍历每个通道 for i in range(c): nmf = NMF(n_components=num_components)#创建一个NMF对象，设置要使用的分量数量 P = nmf.fit_transform(A_2[:, :, i])#使用NMF对当前通道进行分解，得到系数矩阵P Q = nmf.components_#获取NMF分解的基矩阵Q new_img[:, : ,i] = np.clip(P @ Q, 0, 1)#将当前通道的重建图像存储到新图像中，使用np.clip函数将像素值限制在0到1之间 return {'new_image': new_img}#返回新图像字典 #显示原始图像 plt.figure(figsize=(12, 9)) plt.imshow(A_2); plt.axis('off') plt.show()”

2023-05-16 上传
以下是改写并扩写后的代码： ```python from sklearn.decomposition import NMF import numpy as np ...同时，我们还使用了 `matplotlib` 库来显示原始图像和重构后的图像，从而方便用户观察图像的变化。

img=cv.imread("E:\python\project\gray.jpg") img_float32=np.float32(img) dft=cv.dft(img_float32,flags=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift=np.fft.fftshift(dft) rows,cols=img.shape crow,ccol=int(row/2),int(cols/2) mask=np.zeros((rows,cols,2),np.uint8) mask[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30]=1 fshift=dft_shift*mask f_ishift=np.fft.ifftshift(fshift) img_back=cv.idft(f_ishift) img_back=cv.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121).plt.imshow(img,camp='gray') plt.title('input image'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,camp=gray) plt.titele('result'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv.waitKey(0) #按下任意键后再关闭显示窗口 cv.destroyAllWindows() 修改代码，解决图像不显示问题

2023-07-17 上传
要解决图像不显示的问题，你可以尝试按照以下方式修改代码： ```python import cv2 as cv import numpy as np ...注意检查文件路径是否正确，并确保安装了必要的库（如cv2、numpy和matplotlib）。
易行健
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