我试图使用Python中的plt.fig()
以相等的比例并排绘制一个图像,但是没有得到所需的输出。相反,我得到的是重叠在图像上的直方图。在
你知道为什么会这样吗?在
import pylab as plt
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
img = np.uint8(mpimg.imread('motherT.png'))
im2 = np.uint8(mpimg.imread('waldo.png'))
# convert to grayscale
# do for individual channels R, G, B, A for nongrayscale images
img = np.uint8((0.2126* img[:,:,0]) + \
np.uint8(0.7152 * img[:,:,1]) +\
np.uint8(0.0722 * img[:,:,2]))
im2 = np.uint8((0.2126* img[:,:,0]) + \
np.uint8(0.7152 * img[:,:,1]) +\
np.uint8(0.0722 * img[:,:,2]))
# show old and new image
# show original image
fig = plt.figure()
plt.imshow(img)
plt.title(' image 1')
plt.set_cmap('gray')
# show original image
fig.add_subplot(221)
plt.title('histogram ')
plt.hist(img,10)
plt.show()
fig = plt.figure()
plt.imshow(im2)
plt.title(' image 2')
plt.set_cmap('gray')
fig.add_subplot(221)
plt.title('histogram')
plt.hist(im2,10)
plt.show()
你好像在为两张照片这么做?小插曲是你最好的选择。下面向您展示了如何使用它们来产生
2 x 2
效果:这会给你一些类似于:
另请注意,在原始代码中,
im2
的灰度计算使用的是img
的图像数据,而不是im2
。在您可能想关闭每个图像的轴,为此,您可以在每个
plt.imshow()
之前添加plt.axis('off')
,这样可以:相关问题 更多 >
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