在编程的过程中发现plt.imshow()不能同时显示两张照片,如果有两条plt.imshow()语句处于一前一后的位置,那么程序运行后只会显示后面的图片.如果想让每一张图片都显示出来,需要在每一个plt.imshow()语句后面加上plt.show()语句.具体程序代码如下图所示: import matplotlib.pyplot as plt a=plt.imread("lena.jpg")b=plt.imread("nature.jpg")c=plt.imre…

转载:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6039667.html 由于系统缺少某些库,导致cv2.imshow()无法使用,于是使用matplotlib.pyplot.imshow()代替,但是在使用时发现plt.imshow()显示的图片颜色有问题. 原图: from matplotlib import pyplot as plt import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('XXX') plt.im…

Q:为什么imshow(g,[])可以正常显示,而imshow(g)却显示空白图像? A:数据类型如果是double,imshow的处理范围是0-1数据类型如果是uint8,imshow的处理范围是0-255  如果数据是0-255的,类型又是double,直接imshow会把大于1的都当成1,就是一片白了解决方法1 imshow(uint8(img));2 imshow(img, []);  注:图像处理的时候用double类型处理,不会丢失精度,显示的时候用uint8.…

opencv官方文档上写的,https://docs.opencv.org/master/dc/d2e/tutorial_py_image_display.html Color image loaded by OpenCV is in BGR mode. But Matplotlib displays in RGB mode. So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with O…

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(digits.images[-1], cmap = plt.cm.gray_r) .imshow() Plotting numpy arrays as images plt.cm.gray_r Colormap 加上_r相当于颜色 reverse .…

https://blog.csdn.net/cnnmena/article/details/79613531…

一 opencv import cv2 as cv # load img = cv.imread(imagepath) # shape=(height, width, channel) h,w,c = img.shape # show cv.imshow('window_title', img) # save cv.imwrite(savepath, img) 二 matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import mat…

实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如: io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.因此,我们也可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要绘制的图像或数组. cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为R…

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进…

下载Fasion-MNIST数据集 Fashion-MNIST是一个替代原始的MNIST手写数字数据集的另一个图像数据集. 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供.其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片.Fashion-MNIST的大小.格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致.60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片.你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码. Fashion-MNIST 数…