转载:https://www.zhihu.com/question/24058898 作者:采石工链接:https://www.zhihu.com/question/24058898/answer/117620288来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 我写了一个例程,可以跑起来对比一下: from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Imag

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline im=plt.imread('../lena.jpg', pyplot.cm.gray) plt.imshow(im) imread()中,第一个参数当然是图像路径和名称,第二个参数设置的是灰度图显示.默认是彩色图,或者把灰度图通过colormap转成彩色图显示.具体可以见下面链接里的, Colormaps选项,可以设置你选者那种colormap方式其实. m

一.概述 1.灰度 灰度使用黑色调表示物体,即用黑色为基准色,不同的饱和度的黑色来显示图像.每个灰度对象都具有从 0%(白色)到灰度条100%(黑色)的亮度值. 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示. 像素值量化后用一个字节(8 bits)来表示.如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白.黑白照片包含了黑白之间的所有的灰度色调,每个像素值都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种. 2.灰度图  用灰度

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; //加载图片并显示灰度图void loadGrayImg(){ Mat src = imread("D:\\images\\1.jpg"); if (src.empty()) { cout <<"could load image..." <<

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage

% 读取图片 im = imread('路径') >> im = imread('ny.png'); % 显示图片 imshow(im) >> imshow(im) % 转换成灰度图 >> gray = rgb2gray(im); >> imshow(gray)

转载:https://www.jianshu.com/p/8f96318a153f matplotlib库的教程和使用方法此处就不累赘了,网上有十分多优秀的教程资源.此处直接上代码: def demo(): # 读取图片 training_x, training_y, test_x, test_y = dataset.load_mnist_data(1000, 100) im = training_x[0] # 绘画灰度图的四种方法 plt.subplot(221); plt.imshow(im

16 bit 的灰度图如何在QT中显示 用Mat构造的 16 bit 灰度图 无法直接显示,需要转换成 8 bit 的灰度图在QT中显示, 使用OpenCV自带的最大最小值归一法, cv::normalize(inMat, inMat2, 0., 255., cv::NORM_MINMAX, CV_8UC1) 将16 bit的值map到8 bit,但是会有memory access violation 的错误,想了一想,应该还是Mat中存放像素数据的内存空间,前后不一致了,从16 bit(ush

原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法:通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的.普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰度图像,则 g 和 f 的每个像素的映射关系如下: 其中,L 为灰度级,通常为 256,表明了图像像素的强度的范围为 0 ~ L-1; pn 等于图像 f 中强度为 n 的像素数占总像素数的比例,即原

Qt生成灰度图(转载)   项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来

雷达图常用于对多项指标的全面分析.例如:HR想要比较两个应聘者的综合素质,用雷达图分别画出来,就可以进行直观的比较. 用Matplotlib画雷达图需要使用极坐标体系,可点击此链接,查看对极坐标体系的介绍:https://www.cnblogs.com/kallan/p/6738577.html. 下面,我们从五个方面(编程能力,沟通技能,专业知识,团队协作,工具掌握)来对路人甲和路人乙进行比较. 代码如下: import numpy as np from matplotlib import p

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化.借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形.下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴. matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,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. 它的文档相当完备,并且Gallery

(1)二进制图 在二进制图中,像素的取值为两个离散数值0或1中的一个,0代表黑色,1代表白色 例 A=[0 0 1;1 1 0; 0 0 1];>> imshow(A,'InitialMagnification','fit')          %调整合适的窗口显示A. (2)索引图 索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映像矩阵Map.其中Map是一个包含三列.若干行的数据阵列,其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据.Map矩阵的每一行分别表示红色.绿色和蓝色的颜色值.在MAT

对灰度图进行彩色化是数据可视化中常见的需求,使用d3在客户端比较容易实现,本文使用d3生成图片,并显示: 代码如下: 代码中首先下载数据文件,然后设定d3的色带信息,生成一个空白的canvas元素,并对元素的,通过d3插值颜色,给每个点设定颜色信息,并显示出来: d3.request("data/geos/current/" + IdwPro[options.pro].file) .responseType("arraybuffer") .response(func

首先,介绍第一种方法, 使用  PIL  库,   PIL库是一种python语言常用的一个图形处理库. 关于   PIL  库的安装本文就不介绍了. from PIL import Image I = Image.open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\timg.jpg') I.show() L = I.convert('L') L.show()L.save('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\照片\\tim

思路如下: 1.读取or照相,得到一张ARGB图片. 2.转化为bitmap类,并对其数据做如下操作: A通道保持不变,然后逐像素计算:X = 0.3×R+0.59×G+0.11×B,并使这个像素的值新R,G,B值为X,即: new_R = X, new_G = X, new_B = X 例如:原来一个像素是4个byte,分别为ARGB,现在这个像素应该为AXXX. 3.将上一步骤得到的bitmap图像写到输出流里面,并保存为图片.或者直接显示在ImageView上. 代码片段如下(注意,直接复

准备灰度图 grayTest.png,放置于Assets下StreamingAssets文件夹中.   在场景中添加RawImage用于显示最后的等值线图.   生成等值线的过程,使用Marching squares中Isolines方式. https://en.wikipedia.org/wiki/Marching_squares   首先将顶点数据与阈值比较,对顶点进行标记.根据四个顶点的标记情况,连接各个线段的中点,组成等值线.   测试中在texture2d对线段中点进行涂色以显示.  

项目中用到大量基础图像处理知识,其中灰度图的生成是很重要的一环. 先补充一些基础知识: ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一:灰度图 灰度图就是黑白图,整幅图片只有不同程度的黑白两色.灰度也可认为是亮度,简单的说就是色彩的深浅程度 ! 1:如果我们用八位来存储灰度图.则共有256种组

1.例一 图1 代码1 #第1步:导出模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 中文字体设置第1步,导出模块 #中文字体设置第2步:引出字体模块和位置 my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/noto/simsun.ttf") #数据来源,单独设