img=np.random.rand(10,10) # 绘制灰度图像 plt.imshow(img,cmap='gray') # 显示图像 plt.show() 以上实例中我们生成了一个 10x10 的随机数组,并使用 imshow() 函数将其显示为一张灰度图像。 我们设置了 cmap 参数为 gray,这意味着将使用灰度颜色映射显示图像。 显示结果如下: 显示彩色图像 实例 importm...
然后生成了一个随机的灰度图像数据 img,它是一个 100x100 的二维数组。 使用plt.imshow(img, cmap='gray') 来显示灰度图像,其中 cmap='gray' 确保图像以灰度形式显示。 可选地,我们添加了颜色条来帮助理解灰度值。 最后,使用 plt.show() 来显示图像窗口。
img = cv2.imread("img01.png",0) ##显示图片 plt.imshow(img,cmap="gray") plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 在显示图片的时候,加上camp="gray"。 结果: 乍一看并没有什么问题,但是这并不是我们想要的那种256灰度级的灰度图,说到这里,...
plt.imshow(img, cmap='gray') 显示图像 plt.show() 以上实例中我们生成了一个 10x10 的随机数组,并使用 imshow() 函数将其显示为一张灰度图像。 我们设置了 cmap 参数为 gray,这意味着将使用灰度颜色映射显示图像。
plt.imshow(data, cmap='gray')_x000D_ plt.show()_x000D_ _x000D_ 在这个例子中,我们首先导入matplotlib.pyplot和numpy库。然后,我们创建一个10x10的随机数组,并使用imshow函数将其显示为灰度图像。我们使用plt.show()函数显示图像。_x000D_ imshow函数的第一个参数是要显示的数组或图像。第二个参数...
plt.imshow(img, cmap='gray') 2. aspect aspect参数用于设置图像的纵横比,可以是 ‘auto’、‘equal’ 或一个浮点数。例如: plt.imshow(img, aspect='auto') 3. interpolation interpolation参数用于指定插值方法,影响图像的渲染效果。常见的选项包括 ‘nearest’、‘bilinear’、‘bicubic’ 等。例如: ...
img = Image.open('lena.jpg') img = np.array(img)ifimg.ndim ==3: img = img[:,:,0] plt.subplot(221); plt.imshow(img) plt.subplot(222); plt.imshow(img, cmap ='gray') plt.subplot(223); plt.imshow(img, cmap = plt.cm.gray) ...
plt.subplot(222); plt.imshow(img, cmap ='gray') plt.subplot(223); plt.imshow(img, cmap = plt.cm.gray) plt.subplot(224); plt.imshow(img, cmap = plt.cm.gray_r) plt.show() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl ...
plt.imshow(image,cmap = 'gray') plt.show() 可见,对比度明显提高 解决办法:在plt.imshow函数后加入vmin=0, vmax=255属性 import cv2#cv2是BGR而不是RGB import numpy as np #这个库用于随机生成和矩阵运算 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('Fig0316(2)(2nd_from_top).tif')#用这个...
我有一张256*256大小的图片。我通过以下代码显示此图像: import matplotlib.pyplotas plt plt.imshow(img, cmap="gray") 我有另一个大小为20*2的数组,它包含图像上的20个像素的位置,我想用'+‘标记这些位置。有没有更简单的方法来实现这一点?使用matplotlib还是cv2?