而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。...是的,三句话就可以了,是我见过最简单的绘图语句。首先我们import了matplotlib.pyplot ,然后直接调用其bar方法,最后用show显示图像。
本次遇到的问题是两种方法显示彩色和灰度图像的结果有差异,当利用cv2.imshow显示读取彩色图像时,会“偏黄”;当利用cv2.imshow显示读取的灰度图像时符合我们正常的灰度图像,但利用plt.show显示读取的灰度图像时更像是彩色的,代码和图像如下所示。 代码: import cv2 #opencv的读取格式是BGR # print(cv2.__version__...
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像并显示 image = plt.imread('image.jpg') plt.imshow(image) plt.show() # 将图像从Matplotlib格式转换为OpenCV格式 image_cv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 使用OpenCV的imshow函数显示图像 cv2.imshow('Image', image_cv) cv2.waitKe...
然后利用opencv进行保存和show的时候,也一定要保证是BGR通道的顺序,否则保存和显示出来的图是不对的。 可以跑一下以下代码试试。 import cv2 cv2_img=cv2.imread('./demo.jpg') print(type(cv2_img) ) print(cv2_img.shape)# h,w,c print(cv2_img[0,0,:])# print左上角位置的像素值,一定要看清楚三...
plt.subplot(121);plt.imshow(img) plt.subplot(122);plt.imshow(img2) plt.show() cv2.imshow('bgr image',img) cv2.imshow('rgb image',img2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 程序运行结果如下: Matplotlib显示结果 OpenCV显示结果
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena_std.tif') b,g,r = cv2.split(img) img2 = cv2.merge([r,g,b]) plt.subplot(121);plt.imshow(img) plt.subplot(122);plt.imshow(img2) plt.show() cv2.imshow('bgr image',img) cv2.imshow('rgb im...
plt.show() cv2.imshow('image',src) cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow() 这是来自plt.imshow的图像: 第二个是原始图像: plt.imshow()是否需要进行一些修改? 打开简历: https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/display_image/display_image.html ...
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 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 ...
importcv2importmatplotlib.pyplotasplt# 读取图像image_path='your_image_path.jpg'# 替换为你的图像路径image=cv2.imread(image_path)# 将 BGR 图像转换为 RGBimage_rgb=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)# 展示图像plt.imshow(image_rgb)plt.axis('off')# 去掉坐标轴plt.show() ...
plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() cv2.imshow('image',src) cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow() 这是来自plt.imshow的图像: 第二个是原始图像: plt.imshow()是否需要进行一些修改? 请参阅