Jupyter NoteBook 中使用 cv2.imshow 显示图片 有两种办法: 用cv2.imshow时加入cv2.destroyAllWindows() 用plt.imshow() 代替 cv2.imshow 1. cv2.imshow 加入cv2.destroyAllWindows() 后可以解决 crash 或者图片显示不出来的问题。 import cv2 %matplotlib inline image = cv2.imread("test.png") cv2.imshow("...
cv2.startWindowThread() 之前imshow,但情况变得更糟,内核永远挂起!。任何人都知道发生了什么。 这是我的错误图片: %matplotlib inline#The line above is necesary to show Matplotlib's plots inside a Jupyter Notebookimportcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#Import imageimage = cv2.imread("input_path")#Show...
菜单中打开Anaconda Prompt 输入命令jupyter notebook --generate-config 根据上面运行处的路径打开C:\Users\HS\.jupyter\jupyter_notebook_config.py文件 第二步:更改配置 找到#c.NotebookApp.notebook_dir = '',去掉该行前面的“#”;在打算存放文件的位置先新建一个文件夹(很重要,最好是英文的),然后将新的...
#将绘制的图显示在窗口%matplotlib qt5importcv2importmatplotlib.pyplot as plt img= cv2.imread(r"image\boat.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)#彩色图像转化为灰度图img =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#ravel()函数,将二维的图像,转化为一维的数组img_2 =img.ravel()#cv2.imshow("original",img)#1.设置rc...
而且,写完一个脚本,跑完数据直接就可以给别人汇报了,省了大量写ppt或者markdown的时间有木有。 jupyter notebook对图片的显示方式极其适合调试。 代码语言:javascript 复制 importcv2 cv2.imshow("demo",demo)cv2.waitKey() 在写openCV时将上面的方式替换为下面的方式后会发现调试起来极其舒服。
jupyter notebook对图片的显示方式极其适合调试。 import cv2 cv2.imshow("demo",demo) cv2.waitKey() 在写openCV时将上面的方式替换为下面的方式后会发现调试起来极其舒服。 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.imshow(demo) 上面两点是本地运行的优势,这些优势在其他IDE和编辑器中到也没有很...
1、OpenCV在jupyter notebook中显示图像 importnumpyasnpimportcv2frommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlib inlinedefshow(picture_name):picture_name_full=picture_name+".jpg"img=cv2.imread(picture_name_full)img2=img[:,:,::-1]# 必须为 ::-1plt.imshow(img) ...
Nteract:可以在桌面运行的Jupyter笔记本（安装R+Julia+Python）
我在谷歌或者stackoverflow上查看了其他的问题,他们都是关于如何在脚本中运行cv2.imshow函数的,但我的代码是在jupyter notebook上运行的。 以下是我的配置: ubuntu 16.4x64 python 3.5 opencv 3.1.0 我在jupyter notebook上运行了如下代码: %pylab notebook ...
plt.imshow(img) plt.show() 前提是,img是以彩色图像读入的 如果采用opencv读入的图像,通道顺序为BGR,PLT显示图像是以RGB顺序的,可以采用以下代码: plt.figure(figsize=(15,10)) plt.imshow(cv2.cvtColor(input_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() ...