From:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html?highlight=imshow#matplotlib.pyplot.imshow 改以下参数可以对图片效果进行调整: cmap用来选择colormap。 matplotlib的colormap的选择具体参考:https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html norm用来定义scale的数据的区间,以及这个区间内...
pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 折线图 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) pyplot.plot(x,y,format_string) format_string:主要来控制我们画的曲线的格式:颜色,风格,标记 color,marker,linestyle x,y 表示 x 轴与 y 轴...
在将pic转换为uint8之前，需要将其乘以255以获得正确的范围。
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4:如果设置,总是...
ax3.imshow(resized_imgs[1]) plt.show 灰度变换 此操作将RGB图像转化为灰度图像。 gray_img = T.Grayscale(orig_img) # plt.figure('resize:128*128') ax1 = plt.subplot(121) ax1.set_title('original') ax1.imshow(orig_img) ax2 = plt.subplot(122) ...
matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None,norm=None,aspect=None,interpolation=None,alpha=None,vmin=None,vmax=None,origin=None,extent=None,*,filternorm=True,filterrad=4.0,resample=None,url=None,data=None,**kwargs)[source] Display data as an image, i.e., on a 2D regular raster. ...
开发者ID:mayank-git-hub,项目名称:Text-Recognition,代码行数:24,代码来源:scale_two.py 示例4: create_annot1 ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: from matplotlib import pyplot [as 别名]# 或者: from matplotlib.pyplot importimsave[as 别名]defcreate_annot1(self):all_paths = self.get_all_names_refresh...
Add a legend to a plot where the color scale was set by discretizing a colormap. :param colors: np.ndarray, output of map_categorical_vector_to_cmap() :param labels: np.ndarray, category labels :param ax: axis on which the legend should be plotted ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt z = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) plt.imshow(z, cmap='hot', interpolation='nearest') plt.colorbar() plt.show() 这样就可以在Pyplot数学模式中正确显示z的热力图了。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云人工智能平台(https...
image = cv2.imread('image_path.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 显示原始图像 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.title('Original Image') plt.imshow(image, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() ``` 3. 进行傅里叶变换 接下来,对图像进行傅里叶变换,并将结果移到频域中心。