# 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])...
这里我们定义了一个从蓝色到红色的颜色映射,上面包含了三个样式的颜色。 4. 使用imshow函数显示数据 现在,我们可以使用自定义颜色映射将数据可视化。 AI检测代码解析 plt.imshow(data,cmap=cmap)# 使用imshow函数显示数据,并应用自定义颜色映射plt.colorbar()# 显示颜色条 1. 2. 5. 调整和显示图像 最后,我们可以...
[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...
n2=np.array([0.299,0.587,0.114])# 将n1的颜色值与n2点乘 x=np.dot(n1,n2)#传入数据显示灰度 plt.imshow(x,cmap="gray")plt.show() 运行对比: 原图片(这是我本人,电脑拍的,像素不好,好憨呀!) 灰度处理后:
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:
roi=cap_mavl[50:350,200:550]roi=cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2GRAY)plt.imshow(roi,cmap='gray') 通过下方代码使用Haar级联分类器。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Load Cascade filter face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') ...
im = rgb2gray(imread("../images/einstein.jpg")) # read the image from disk as a numpy ndarrayplt.figure(figsize=(20,8))plt.subplot(131), plt.imshow(im, cmap='gray'), plt.title('Original Image', size=20) plt.subplot(132), plt.contour(np.flipud(im), colors='k', levels=np....
imshow(image) axes[0].set_title("Original Image") axes[0].axis('off') # 关闭坐标轴 # 显示灰度图像 axes[1].imshow(gray_image, cmap='gray') axes[1].set_title("Grayscale Image") axes[1].axis('off') # 关闭坐标轴 # 显示二值图像 axes[2].imshow(binary_image, cmap='gray') axes...
current kernel to the image conv_im = convolve2d(flower_gray, kernel, 'valid') # Compute the subplot indices row = (i + 2) // 5 col = (i + 2) % 5 # Plot the convolved image with the current kernel axs[row, col].imshow(abs(conv_im), cmap='gray') axs...
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)') ...