image0_gray=cv2.cvtColor(plot,cv2.COLOR_RGB2GRAY) plt.imshow(image0_gray,cmap=plt.get_cmap('gray')) 这里,该cv2.cvtColor函数用于将原始彩色图像(plot)转换为灰度图像。第二个参数cv2.COLOR_RGB2GRAY指定从 RGB 到灰度的转换代码。此代码获取彩色图像,使用 OpenCV 将其转换为灰度,然后使用 matplotlib 和灰度...
%matplot libinlineimportimageioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpic=imageio.imread('img/parrot.jpg')gray=lambdargb:np.dot(rgb[...,:3],[0.299,0.587,0.114])gray=gray(pic)''' log transform->s=c*log(1+r)So,we calculate constant c to estimate s->c=(L-1)/log(1+|I_max|)'...
在函数内部,我们使用Image.open()方法打开图像,并将其转换为numpy数组。最后,我们使用print()函数输出转换后的numpy数组。 请注意,这个示例中的代码仅适用于RGB图像。对于其他类型的图像,您可能需要进行一些额外的处理,例如将图像转换为灰度图像或调整图像的颜色通道。
plt.plot(np.arange(0, sampling_period, interval), ori_func,'black') plt.xlabel('Time'), plt.ylabel('Amplitude') plt.subplot(2,1,2) frequency = np.arange(n /2) / (n * interval) nfft =abs(ft[range(int(n /2))] / n ) plt.plot(frequency, nfft,'red') plt.xlabel('Freq (Hz...
NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。使用PyTorch构建神经网络模型时,通常会使用NumPy实现数据预处理和一些模型指标的计算,PyTorch中的张量(Tensor)数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。 NumPy具有如下功能: n
func_judge(grayImage) #显示原始图像和绘制的直方图 plt.subplot(121), plt.imshow(img_rgb, 'gray'), plt.axis('off'), plt.title("(a)") plt.subplot(122), plt.plot(hist, color='r'), plt.xlabel("x"), plt.ylabel("y"), plt.title("(b)") ...
支持不同格式的 numpy 数据的可视化,如 RGB 和灰度 用户友好的界面 使用现代技术构建,如 vue3、typescript、atdv/g2plot 和 antdesignvue 维度说明 模式名称数据类型维度显示结果常用格式 GRAY uint8 2 显示为灰度图 常用于opencv读取出的numpy格式的灰度图像 RGB uint8 3 显示为RGB彩图 常用于opencv读取出的nump...
图像在计算机中以像素矩阵形式存储,例如一张RGB图像可表示为三维数组:(高度,宽度,通道数),其中每个像素值范围为0-255(uint8类型)。 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open('image.jpg') img_array = np.array(img) # 转换为Numpy数组(H×W×C) 1.2 核心操作示例 点操作:调整亮度...
plt.imshow(cv.cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2BGR)) #通道转换 plt.plot() 1. 2. 3. 4. 5. 6. apple = cv.imread('./pic/apple.jpg') show(apple) 1. 2. apple = cv.imread('./pic/apple.jpg',0) #0表示读成灰度图 show(apple) ...
# CIFAR-10 标签对应的类别名称class_names = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']# 输出数据形状print(data.shape, labels.shape)# 绘制第一张图像defplot_image(index): image = data[index]# 获取指定索引的图像label = labels[index]# 获取对应...