matplotlib 是python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了. 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用. 首先看一下怎么基本画图的流程: import matplotlib.pyplot as plt #创建新的figure fig = plt.figure() #必须通过add_subplot()创建一个或多个绘图 ax

matplotlib  是Python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了. 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用吧. 一.引入matplotlib函数库 如果你使用的是windows平台,大家可以直接下载对应版本的matplotlib库的exe文件安装即可. 使用下面的命令引入matplotlib的pyplot模块: import

1.imread函数 首先,我们看imread函数,可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下: Mat imread(const string& filename, int flags=1 ); 其中,第一个参数,const string&类型的filename,填我们需要载入的图片路径名. 在Windows操作系统下,OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入: JPEG文件 - *.jpeg, *.jpg, *.jpe JPEG 2000文件- *.jp2 PNG图片 -

在MATLAB中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在MATLAB中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从uint8型变成double型.如果直接运行imshow(I),显示的将是一个白色的图像. 这是因为imshow()显示图像时默认double型在0~1范围内,即大于1时都显示为白色:而imshow()显示unit8型图像是在0~255范围内.解决办法: 1.利用imshow(I/256)将图像矩阵转化到0~1之间 2.利用imsho

序 上一篇opencv学习之读取图像-imread函数介绍完opencv读取图片函数imread,这次来介绍与它对应的图像显示函数imshow. imshow函数 imshow函数功能 imshow的函数功能也非常简单,名称也可以看出来,image show的缩写.imshow负责的就是将图片显示在窗口中,通过设备屏幕展现出来.与imread一样,在matlab中也有一个相同功能的函数命名为imshow, 这也是opencv借鉴了matlab的命名,在早期opencv1.x的版本中,负责显示图像

转自: https://blog.csdn.net/xiaochou87/article/details/43488829 matlab中显示图像的语句是:                                                          imshow(img)                                                    imshow(img,[low high]) 其中,[low high]用于指定图像显示的灰度范围,图

来源:https://blog.csdn.net/zhuiyuanzhongjia/article/details/79621813 1.显示RGB图像 相同点:这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显示的. 区别:imshow将图像以原始尺寸显示,image和imagesc则会对图像进行适当的缩放(显示出来的尺寸大小). 2.显示灰度图像 说明:先搞明白什么是索引图像?(灰度图像也是索引图像的一种) 当用Matlab中的imread函数将图像读入并存入矩阵时,我们知道如果是RG

imread() 返回的图像类型是uint8类型, 这时用imshow显示图像的时候, imshow会认为输入矩阵的范围在0-255, 如果imshow的参数为double类型的,那么imshow认为输入矩阵的值为0-1. 很多时候需要将图像转换为double类型的, 但是转换以后直接使用imshow显示的是一片白色, 是因为当imshow显示图像的时候, 会认为double类型的图像矩阵的范围在0-1, 超过1的像素值当作1处理, 这样就是几乎所有的像素都是白色.      通过搜索,找到两个

1.将缺失的文件放到程序根目录的debug中 2.将Debug x64下的附加依赖项改为只有后缀为d.lib的那个库文件,去除另一个,问题就这么解决了,虽然我也不知道加上另一个为什么就会闪退

Visual Studio提供高级保存选项功能,它能指定特定代码文件的编码规范和行尾所使用的换行符.在Visual Studio 2015中,该命令没有默认显示在“文件”菜单中.用户需要手工设置,才能显示该命令.操作方法如下: (1)单击“工具”|“自定义”命令,弹出“自定义”对话框.(2)单击“命令”标签,进入“命令”选项卡.(3)在“菜单栏”下拉列表中,选择“文件”选项.(4)单击“添加命令”按钮,弹出“添加命令”对话框.(5)在“类别”列表中,选择“文件”选项:在“命令”列表中,选择“高级

#coding:utf-8 from matplotlib import mpl import matplotlib.pyplot as plt#载入matplotlib快速绘图的函数库 import numpy as np data = np.clip(np.random.randn(5,5),-1,1)#生成随机数据,5行5列,最大值1,最小值-1 fig = plt.figure(); #第一个子图,按照默认配置 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(da

通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数.可以将其看做简单函数(接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器. sqrt 和 exp为一元(unary)ufunc,add或maxinum接受2个数组,因此也叫二元(binary) ufunc, 并返回一个结果数组 import numpy as np arr = np.arange(10) np.sqrt(arr) Out[110]: array([ 0. , 1. , 1.41421356, 1

简单用法: 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RGB(A)颜色空间. 这篇文章写的蛮好http://www.cnblogs.com/denny402/p/5122594.html.

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

Numpy函数介绍 import numpy as np #sqrt 计算各元素的平方根 arr = np.arange(10) np.sqrt(arr) array([0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. , 2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. ]) # square 计算各元素的平方 arr1 = np.arange(10) np.square(arr1) array([ 0, 1, 4,

热图: Display an image on the axes. 可以用来比较两个矩阵的相似程度 mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向) imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.

opencv-学习笔记(1)常用函数和方法. cv2.imread(filename,falg) filename是文件名字 flag是读入的方式 cv2.MREAD_UNCHANGED :不进行转化,比如保存为了16位的图片,读取出来仍然为16位. cv2.IMREAD_GRAYSCALE :进行转化为灰度图,比如保存为了16位的图片,读取出来为8位,类型为CV_8UC1. cv2.IMREAD_COLOR :进行转化为三通道图像. cv2.IMREAD_ANYDEPTH :如果图像深度为16

# -*- coding: utf-8 -*-"""主要记录代码,相关说明采用注释形势,供日常总结.查阅使用,不定时更新.Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018 @author: Dev""" import numpy as np import random   # 常用函数 arr = np.arange(10) print(np.sqrt(arr))    # 求平方根 print(np.exp(arr))  

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255. 具体用法如下: threshold(src, thresh, maxv

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt pic_path = "deal_with.png" def cv_imread(): """ 读取图片 :return: """ # imread的第二个参数告诉函数如何读取这幅图片 # 0:以灰度模式读入图像 # 1:读入一副彩色图像,图像的透明度会被忽略,这是默认参数 # -1:读入一幅图