1. plt.show与plt.imshow区别import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image img=Image.open('./dog.png') plt.figure("dog") plt.imshow(img) plt.show()plt.imshow()函数负责对图像进…
显示的时候由于改变后的像素值为float,这个时候使用imshow(),会把float类型的值归为范围为[0, 1],这个时候当原始像素值范围在[0, 255]的像素值对于大于1的都被认为是1,然后显示为白色,小于1的那些才会显示颜色出来 解决办法:将像素值转化为整形 img = img.astype(np.int8) `` 错误显示 正确显示...
from PIL import Image im = Image.open("xiao.png") print(im.size) im_resize0 = im.resize((256,256), Image.BILINEAR) print(im_resize0.size) im_resize1 = im.resize((256,256), Image.BICUBIC) print(im_resize1.size) im_resize2 = im.resize((256,256), Image.ANTIALIAS) print(im_r...
plt.imshow(z, origin='lower', extent=[-35, 65, -60, 30], aspect='auto') plt.colorbar() plt.show()
plt.show()函数会弹出图像窗口,展示之前的所有图形。 6. (可选) 保存图像 如果需要将显示的图像保存到文件,可以使用plt.savefig()。示例代码如下: plt.savefig('saved_image.png')# 将图像保存为png格式 1. 示例代码 将上述全部步骤代码整合起来,完整的Python代码如下: ...
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 img1 = mpimg.imread('./Lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png img2=mpimg.imread('./Lena.png') #结果展示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文乱码 ...
plt.tight_layout()# 显示图像 plt.show() PIL PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了。 PIL可以做很多和图像处理相关的事情: 图像归档(Image Archives)
plt.show() img = plt.imshow('lena_1') img.set_cmap('gray')# 'hot' 是热量图plt.show() 3.将 RGB 转为灰度图 matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个: defrgb2gray(rgb):returnnp.dot(rgb[...,:3], [0.299,0.587,0.114]) ...
测试接口: 启动Flask应用后,你可以通过浏览器访问http://127.0.0.1:5000/get_image来测试接口。如果一切正常,你应该能够在浏览器中看到生成的sine_wave.png图片。 通过以上步骤,你就可以将使用plt.show()生成的图片以接口的形式返回给客户端了。
image = img.imread('path_to_your_image_image.png') plt.imshow(image) plt.show() 最后,OpenCV。 由Matthew Altenburg 和 AI 创建的 OpenCV 徽标 OpenCV 是 Python 社区中历史悠久的计算机视觉库。它是开源的、免费的并且非常强大。因此,它成为我最喜欢的计算机视觉库,因为你可以用它做很多事情。