# coding=gbk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch from torch import nn def corr2d(X, K): #@save """计算二维互相关运算""" h, w = K.shape Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1)) for i in range(Y.shape[0])...
lena_1 = lena[:,:,0] plt.imshow('lena_1') plt.show() # 此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法: #方法一 plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r') plt.show() #方法二 img = plt.imshow('lena_1') img.set_cmap('gray') # 'hot' 是...
[204,255,127,63,0] ], dtype=np.uint8)# 使用np.uint8确保数据类型与图像数据兼容# 步骤2:使用matplotlib的imshow函数plt.imshow(matrix, cmap='gray')# cmap='gray'确保以灰度图显示# 步骤3:设置坐标轴plt.axis('off')# 关闭坐标轴显示# 步骤4:显示图像plt.show() 这段代码将创建一个5x5像素的灰度...
#将灰度图像和局部直方图相关联, 把直方图均衡化应用到灰度图 result = clahe.apply(gray) #显示图像 plt.subplot(221) plt.imshow(gray, cmap=plt.cm.gray), plt.axis("off"), plt.title('(a)') plt.subplot(222) plt.imshow(result, cmap=plt.cm.gray), plt.axis("off"), plt.title('(b)') ...
(edges,cmap=plt.cm.gray, interpolation...) fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3)) ax.imshow(fill_coins,cmap=plt.cm.gray, interpolation='nearest...Ndi.binary_fill_holes用于填充连接到边界的n维二进制阵列孔和侵入孔。...=(4, 3)) ax.imshow(elevation_map,cmap=plt.cm.gray, interpolation...
plt.imshow(gray_image, cmap='gray') plt.title('Gray Image') plt.axis('off') plt.show() # 转换为HSV图像 hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) plt.imshow(cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2RGB)) plt.title('HSV Image') ...
plt.imshow(image, cmap="gray") plt.title("Original Image") plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(magnitude_image, cmap="viridis") plt.title("Scattering Transform Magnitude") plt.show() from matplotlib import pyplot as plt # Importing from matplotlib to make histogram plots ...
plt.imshow(gray_img,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() python 批量将图片转为灰度图 1 2 3 4 5 6 7 8 9 fromPILimportImage importos path='F:/QUEXIANJIANCESHIYAN/posdata' file_list=os.listdir(path) forfileinfile_list:
调用imshow函数绘图:使用imshow函数来显示图像数据。可以使用以下代码调用imshow函数: 代码语言:txt 复制 plt.imshow(image_data, cmap='gray') # 使用灰度颜色映射显示图像数据 plt.show() # 显示图像 其中,cmap参数用于指定颜色映射,可以根据需要选择不同的颜色映射。 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云...
plt.imshow(binary, cmap='gray') # 使用灰度色图显示图像 plt.axis('off') # 关闭坐标轴显示 plt.show() # 显示图像 运行截图 图像的腐蚀、膨胀和文字区域提取 图像腐蚀和膨胀将图像的背景轮廓提取出来,接着利用文字提取算法识别目标文字。算法流程如下: ...