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

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

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 .

1. cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE)  # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图, 2. cv2.imshow('cat', img)  # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片 3. cv2.waitKey(0)  #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出 4.cv2.destroyAllWindows()  #表示清除所

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

目录 参考资料 系统版本: AospExtended-v6.7-z2_plus-20190821-1940-OFFICIAL.zip cstark27 ×PXv4.1.1_GoogleCamera_7.2.014.apk ×PXv1.1_GoogleCamera_6.3.020.apk ×GoogleCamera_7.1.015alpha1.1.apk marlin-ku ×7.2.010_Urnyx05-v1.4_BSG_005.apk ×GCam_7.2.010_Urnyx05-v1.4.a

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

读取部分结果 程序 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def ImagetoData(num=100): filename = 'face/face' data = [] for i in range(num): filename = 'face/face'+ str(i) + '.jpg' # 读取图片 im = Image.open(

程序 # coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy import matplotlib.pyplot as plt def ImageToMatrix(filename): # 读取图片 im = Image.open(filename) # 显示图片 # im.show() width,height = im.size im = im.convert("L") data = im.getdat

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

最近想将原图片和处理后的图片放在一起观察图片的变化过程.但是网上并么有找到有用的示例代码,所以粘出来和大家分享一下. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation from PIL import Image img_ori = np.array(Image.open('5.png'))img_tran = np.load('img_tran.npy')fig = plt.fi

===================================================== 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例系列文章列表: 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例(YUV转RGB) 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例附件:测试图片生成工具 ===================================================== 本文记录一个自己写的简单的测试图片生成工具:simplest_pic

简单的案例: (1)通过比例进行缩放 import cv2 as cv import numpy as np # 图片缩放 img = cv.imread('images/animal.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 cv.imshow('i', img) h, w, channel = img.shape # 以行列形式存储, 第几行到第几行为图像高度 dst_h = int(h*0.5) dst_w = int(w*0.5) # 最近邻域

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a

图片数据一般有两种情况: 1.所有图片放在一个文件夹内,另外有一个txt文件显示标签. 2.不同类别的图片放在不同的文件夹内,文件夹就是图片的类别. 针对这两种不同的情况,数据集的准备也不相同,第一种情况可以自定义一个Dataset,第二种情况直接调用torchvision.datasets.ImageFolder来处理.下面分别进行说明: 一.所有图片放在一个文件夹内 这里以mnist数据集的10000个test为例, 我先把test集的10000个图片保存出来,并生着对应的txt标签文件.

python 版本 3.x 首先安装 PIL 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow. 所以 安装: pip install pillow 获取像素点 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open("./b.png").convert('RGBA'

记录瞬间 首先,要安装一些第三方包 pip install scipyCollecting scipy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f1/b8/800d98339427199305f8b4a7f02827ec9bfea438d677aecbe0bd297092d5/scipy-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (31.7MB) 100% |███████████████████████████

from sklearn.datasets import load_sample_image from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt #读取一张示例图片或自己准备的图片,观察图片存放数据特点 china = load_sample_image("china.jpg") plt.imshow(china) plt.show() print(china.shape) #根据图片的分辨率,适当降低分