# 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])...
[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...
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...
imageio.imshow(image_color) # 读取灰度图像 image_gray = imageio.imread('image.jpg', as_gray=True) # 显示灰度图像 imageio.imshow(image_gray, cmap='gray') 使用imageio.imshow()函数显示图像,第一个参数是要显示的图像。 如果要显示灰度图像,可以使用cmap='gray'参数指定使用灰度色彩映射。 保存图像...
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)') plt.subplot(223) plt.hist(img.ravel(), 256), plt.title('(c)') ...
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: ...
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:
plt.imshow(im_data) 使用最大值法 #(240,240,3) --->>> (240,240)''' 1. 使用最大值法 '''im_data[0,0]im_data1=im_data.max(axis=2)im_data1.shape plt.imshow(im_data1,cmap='gray') 2.使用平均值 ''' 2.使用平均值
4 在编辑器中输入plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray)以显示图片，其中cmap=plt.cm.gray表示以灰度图的形式展示。5 按组合键 ctrl+enter运行代码，注意该组合键是jupyter的运行方式，不同的编辑器有不同的运行代码方式。6 对比图1和图2，可以看出图2已用灰度的方式读入了。注意事项 如果加载图片的路径有错误，...
# 直接使用plt.imshow无法显示图片,需要导入pylab包 importpylab plt.imshow(image_array, cmap='gray', interpolation='None') # plt.imshow(np.array(img)) pylab.show() python 读取并显示图片的两种方法 https://www.cnblogs.com/yinxiangnan-charles/p/5928689.html ...