1. plt.plot 2. plt.text 3. 设置刻度 # 网格样式线型,网格颜色,网格透明度 plt.xticks(np.linspace(0,epochs,11), size = 16, weight=1000) # 不设置 plt.xticks([]) 1. 2. 3. 4. # 第二次修改刻度 import matplotlib.pyplot as plt months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', ...
plt.plot(GO_histo,'g') plt.subplot(3,2,2) plt.title("Green Equilized") plt.plot(G_histo,'g') plt.subplot(3,2,3) plt.title("Red Original") plt.plot(RO_histo,'r') plt.subplot(3,2,4) plt.title("Red Equilized") plt.plot(R_histo,'r') pl...
plt.title(1)#设置区域1的标题 plt.subplot(2,2,2)#在画布上创建行2,列2的四个区域,并指向区域2 plt.imshow(img2,'gray')#将img2加载至区域2 plt.title(2)#设置区域2的标题 plt.subplot(2,2,3)#在画布上创建行2,列2的四个区域,并指向区域3 plt.imshow(img3,'gray')#将img3加载至区域3 plt....
plt.plot(cdf_normalized, color='b')#像素直方图plt.hist(img.flatten(), 256, [0, 256], color='r') plt.xlim([0,256]) plt.legend(('cdf','histogram'), loc='upper left') plt.show()if1: img= cv.imread('imgs/jh.png', 0)#img = cv.imread('imgs/image13.jpg', 0)hist_cdf(...
plt.plot(hist_mask) 十一、图像均衡化 1、均衡化 cv2.equalizeHist(img) # 直接去图像进行均衡化操作 plt .hist(img1.ravel(),256) # ravel()将高维数组转为一维数值 2、自适应均衡化 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=10,tileGridSize=(8,8)) # lipLimit颜色对比度的阈值,tileGridSize每个格子的大小...
plt.plot(histr)#折线图 plt.grid() plt.show 直方图-掩膜的应用 掩膜是用选定的图像、图形或物体,对要处理的图像进行遮挡,来控制图像处理的区域。 在数字图像处理中,我们通常使用二维矩阵数组进行掩膜。 掩膜是由0和1组成一个二进制图像,利用该掩膜图像要处理的图像进行掩膜,其中1值的区域被处理,О值区域被屏...
plt.plot(R_histo,'r') #visualizing image cv2.namedWindow("BGR Image", cv2.WINDOW_NORMAL); cv2.imshow("BGR Image",image); cv2.waitKey(0) &0xFF cv2.destroyAllWindows() 曝光过度和曝光不足的图像 然后我们可以扩展这个想法来识别曝光过度(太亮)的图像和曝光不足...
matplotlib.pyplot.plot(hist,color)进行绘制 plt.hist(img.ravel(),hitsizes,ranges,color=) img.ravel()将原图像的array数组转成一维的数组 hitsizes为直方图的灰度级数 ranges为灰度范围[0,255] color使用color=’’来指定颜色 代码语言:javascript
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv.imread('wiki.jpg',0)hist,bins = np.histogram(img.flatten(),256,[0,256])cdf = hist.cumsum()cdf_normalized = cdf * float(hist.max()) / cdf.max()plt.plot(cdf_normalized, color = 'b')plt.hist(img....
2.plt.plot(cat_mask) 3.plt.show() # 可发现直方图的y轴值变小 直方图均衡化: 考虑到一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围,例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此,您需要将这个直方图拉伸到两端,这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这...