imshow() 函数可用于绘制矩阵、热力图、地图等。 imshow() 方法语法格式如下: imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin=None,extent=None,shape=None,filternorm=1,filterrad=4.0,imlim=None,resample=None,url=None,*,data=None,**kwargs) 参数...
imshow() 函数是 Matplotlib 库中的一个函数,用于显示图像。 imshow() 函数常用于绘制二维的灰度图像或彩色图像。 imshow() 函数可用于绘制矩阵、热力图、地图等。 imshow() 方法语法格式如下: imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=N...
plt.imshow函数的参数如下: X:待显示的图像数据。可以是numpy数组或PIL图像对象。 cmap:颜色映射。默认值为None,使用默认的颜色映射。 norm:归一化。默认值为None,不进行归一化。 aspect:纵横比。默认值为’equal’,保持纵横比一致。也可以设置为’auto’,自动调整纵横比。 interpolation:插值方法。默认值为None,使...
imshow(..., aspect='auto')允许非方形像素。 imshow(..., interpolation='nearest')以防止边缘模糊。 代码语言:javascript 复制 code=np.array([1,0,1,0...0,1])ax.imshow(code.reshape(1,-1),cmap='binary',aspect='auto',interpolation='nearest') 照片截段 代码语言:javascript 复制 withmatplotlib....
使用plt.imshow(X, **kwargs),重要参数: X:图像参数,数据为实数或整数 MxN:,灰度 MxNx3:RGB MxNx4:RGBA alpha:透明度,如果 X 参数中包含了透明度信息,则忽略 cmap:颜色映射方式 interpolation:图片插补方式 orgin:图片起始位置,‘upper’ 为左上角,‘lower’ 为右下角 ...
当你想用 imshow 绘制一个 numpy 数组时,你通常会这样做: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A=np.array([[3,2,5],[8,1,2],[6,6,7],[3,5,1]]) #The array to plot im=plt.imshow(A,origin="upper",interpolation="nearest",cmap=plt.cm.gray_r) plt.colorbar(im) ...
使用imshow()函数可以非常容易地制作热力图。 1. 函数imshow() imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, **kwargs) ...
函数功能:Matplotlib中的函数cv.imshow能将数组的值以图片形式显示,可以显示OpenCV中的图像。 函数cv.imshow的控制参数很多,本书只介绍图像显示中最常用的内容。 函数原型:imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape...
plt.imshow(data, vmin=-0.8, vmax=0.8) plt.colorbar() 1. 2. 输出结果如下 6. interpolation interprolation参数控制热图的显示形式,是一个较难理解的参数,同样的数据,不同取值对应的热图形式如下 在日常使用而言,nearest和None是应用的最多的。
(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) def log(img): output = np.log(1.0 + img) output = np.uint8(output + 0.5) return output output=log(img) plt.imshow(42*output,cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic') plt.title('pictrue after trans') plt.xticks([]), plt.yticks([])#隐藏x轴和y轴...