首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么plt.imshow (图像)只有在最后一次写入时才会得到输出?如何显示所有写入图像( plt.imshow )的输出?

plt.imshow()函数是matplotlib库中用于显示图像的函数。它可以将一个二维数组或者三维数组表示的图像数据显示出来。

在使用plt.imshow()函数时,只有在最后一次调用该函数时才会得到图像的输出。这是因为在matplotlib中,图像的显示是通过创建一个图像对象,然后将图像对象添加到当前的图形窗口中进行显示的。每次调用plt.imshow()函数时,都会创建一个新的图像对象,并将其添加到当前的图形窗口中。但是,由于每次调用plt.imshow()函数时都会创建一个新的图像对象,所以只有最后一次调用的图像对象才会被显示出来。

要显示所有写入图像的输出,可以使用plt.show()函数。plt.show()函数会将当前图形窗口中的所有图像对象显示出来。在调用完所有的plt.imshow()函数之后,只需要调用一次plt.show()函数即可显示所有的图像输出。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图像对象并显示
image1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
plt.imshow(image1)

# 创建另一个图像对象并显示
image2 = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]
plt.imshow(image2)

# 显示所有图像输出
plt.show()

在上述示例代码中,首先创建了两个图像对象image1和image2,并分别调用plt.imshow()函数进行显示。最后调用plt.show()函数,将所有的图像输出显示出来。

关于plt.imshow()函数的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的Matplotlib产品文档:Matplotlib产品文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

视觉进阶 | 用于图像降噪卷积自编码器

这个标准神经网络用于图像数据,比较简单。这解释了处理图像数据时为什么首选是卷积自编码器。最重要是,我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...,我们可以一列中堆叠所有28 x 28 = 784个值。...答案是肯定图像空间关系被忽略了。这使得大量信息丢失。那么,我们接着看卷积自编码器如何保留空间信息。 图(B) 为什么图像数据首选卷积自编码器?...卷积自编码器放弃堆叠数据,使图像数据输入时保持其空间信息不变,并在卷积层中以温和方式提取信息。...: • Model (inputs= input_img,outputs= decoded): 解码给定输入数据input_img情况下,模型包括计算输出所需所有层。

71710

视觉进阶 | 用于图像降噪卷积自编码器

这个标准神经网络用于图像数据,比较简单。这解释了处理图像数据时为什么首选是卷积自编码器。最重要是,我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...图像数据堆叠,用于训练 如果要让神经网络框架适用于模型训练,我们可以一列中堆叠所有28 x 28 = 784个值。...答案是肯定图像空间关系被忽略了。这使得大量信息丢失。那么,我们接着看卷积自编码器如何保留空间信息。 ? 图(B) 为什么图像数据首选卷积自编码器?...: • Model (inputs= input_img,outputs= decoded): 解码给定输入数据input_img情况下,模型包括计算输出所需所有层。...如何构建图像降噪卷积自编码器? 图像降噪想法是训练一个模型,输入噪声数据,并输出它们各自清晰数据。这是与上述模型唯一区别。首先让我们向数据添加噪音。

1.3K40
  • opencv(4.5.3)-python(二十七)--傅里叶变换

    因此,X和Y两个方向上进行傅里叶变换,就可以得到图像频率表示。 更直观地说,对于正弦信号,如果振幅短时间内变化得很快,你可以说它是一个高频信号。如果它变化缓慢,它就是一个低频信号。...它第一个参数是输入图像,它是灰度。第二个参数是可选,决定输出数组大小。如果它大于输入图像大小,计算FFT之前,输入图像将被填充零。如果它小于输入图像,输入图像将被裁剪。...如果没有传递参数,输出数组大小将与输入相同。 现在一旦你得到结果,零频率分量(直流分量)将在左上角。如果你想把它带到中心,你需要把结果在两个方向上移位N/2。...这就是我们图像梯度一章中看到情况。这也表明大部分图像数据存在于频谱低频区域。总之我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT、IDFT等。现在让我们看看如何在OpenCV中实现。...如果你仔细观察结果,特别是最后一张JET颜色图像,你可以看到一些伪影(其中一个例子我已经用红色箭头标出)。它显示了一些类似波纹结构,这被称为振铃效应。这是由我们用于遮蔽矩形窗口造成

    77620

    深度学习基础:8.卷积与池化

    传统图像处理 【计算机视觉】基础图像知识点整理和【计算机视觉】数字图像处理基础知识题这两篇博文中,对于计算机视觉基本知识有过梳理,并使用matlab进行了图像处理操作。...dpi-分辨率 plt.imshow(img) plt.axis('off'); #不显示坐标轴 显示原图如图所示: 注意:OpenCV默认图像通道顺序是BGR,如果不进行转换,三通道红色和蓝色通道会交换...img = cv2.imread("edge.png") # 索贝尔等经典卷积操作灰度图像上表现更好,因此将图像入时就转化为灰度图像 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY...如图所示,图中绿色区域部分被称作感受野(receiptive field),卷积核与感受野轮流点积得到新矩阵叫做特征图(feature map) 信号与系统课程中,接触过一维卷积,信号一维卷积就是将其中一个信号先翻转再相乘相加...无默认值,必填 in_channels 整数,输入图像通道数 out_channels 整数,输出特征图数量,同时等于卷积核数量 bias 布尔值,"True"则代表卷积层中使用偏置,反之则不使用偏置

    47510

    opencv 4 -- 图像平滑与滤波

    他只是用卷积框覆盖区域所有像素平 均值来代替中心元素 可以使用函数 cv2.blur() 和 cv2.boxFilter() 来完 这个任务 import cv2 import numpy as np...1表示输出图像使用深度与输入图像相同 result1 = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5)) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title...高斯模糊简单点说: 某些情况下,需要对一个像素周围像素给予更多重视 三、medianBlur—图像中值滤波 简称:中值模糊 顾名思义就是用与卷积框对应像素中值来替代中心像素值。...前面的滤波器都是用计算得到一个新值来取代中心像素值, 而中值滤波是用中心像素周围(也可以使他本身)值来取代他。 他能有效去除噪声。...因此边界也会别模糊掉 双边滤波同时使用空间高斯权重和灰度值相似性高斯权重 空间高斯函数确保只有邻近区域像素对中心点有影响, 灰度值相似性高斯函数确保只有与中心像素灰度值相近才会被用来做模糊运算

    72510

    Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程

    它告诉 IPython 在哪里(以及如何显示)绘图。 要连接到 GUI 循环,请在 IPython 提示符处执行%matplotlib魔法。...这对交互性有很重要影响。 对于内联绘图,单元格下方单元格中输出绘图命令不会影响绘图。 例如,从创建绘图单元格下面的单元格更改颜色表是不可能。...本来,matplotlib只支持 PNG 图像。 如果本机读取失败,下面显示命令会回退到 Pillow。 此示例中使用图像是 PNG 文件,但是请记住你自己数据 Pillow 要求。...Matplotlib 绘图可以处理float32和uint8,但是对于除 PNG 之外任何格式图像,读取/写入仅限于uint8数据。 为什么是 8 位呢?...大多数显示器只能渲染每通道 8 位颜色渐变。 为什么他们只能渲染每通道 8 位呢? 因为这会使所有眼睛可以看到。

    1.5K40

    python图像处理模块

    ,但常用就这六个,只有第一个是必须,后面四个可选 arr: 需要计算直方图一维数组 bins: 直方图柱数,可选项,默认为10 normed: 是否将得到直方图向量归一化。...于是训练图像识别的神经网络模型时,可以随机地翻转训练图像,这样训练得到模型可以识别不同角度实体。比如假设在训练模型中所有的猫头都是向右,那么训练出来模型就无法很好地识别猫头向左猫。...所以训练神经网络模型时,可以随机调整训练图像这些属性,从而使得到模型尽可能小地受到无关因素影响。tensorflow提供了调整这些色彩相关属性API。以下代码显示如何修改图像亮度。...max_delta取值[0, 0.5]之间 adjusted = tf.image.random_hue(image, max_delta) 以下代码显示如何调整图像饱和度: # 将图像饱和度...因为调整亮度、对比度、饱和度和色相顺序会影 # 响最后得到结果,所以可以定义多种不同顺序。具体使用哪一种顺序可以训练 # 数据预处理时随机地选择一种。

    7.5K20

    使用PyTorch进行语义分割「建议收藏」

    您可以我们关于图像分割帖子中阅读更多关于分割内容。 这篇文章重点是语义分割 ,所以,假设我们有下面的图像。 经过语义分割,会得到如下输出: 如您所见,图像每个像素都被分类为各自类。...推理(.val()模式)过程中,输出是一个有序Dict,且只有一个键-值对,键为out,它相应值具有[No x Co x Ho x Wo]形状。...3.2.具有Resnet-101骨干FCN 全卷积网络 FCN是第一次成功使用神经网络用于语义分割工作。让我们看看如何在Torchvision中使用该模型。...3.2.4.正向传递通过网络 现在我们已经对图像进行了所有的预处理,让我们通过模型并得到OUT键。...最后,我们将3个独立通道叠加起来,形成RGB图像。 好吧!现在,让我们使用这个函数来查看最终输出

    1.3K10

    认识卷积神经网络

    plt.show() # 显示所有图像窗口 卷积层 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)是含有卷积层神经网络....点乘与求和: 对于卷积核覆盖每个位置,将卷积核每个元素与输入数据对应位置元素进行逐元素相乘,然后将所有乘积相加得到一个标量值。这个过程称为内积或点积。...滑动与重复: 完成一次点乘求和后,卷积核按照预定步长(stride)输入数据上水平或垂直滑动到下一个位置,重复上述计算过程。步长决定了卷积核每次移动距离。...最常见池化类型有两种: 最大池化(Max Pooling):池化窗口内取最大值作为输出。 平均池化(Average Pooling):池化窗口内取所有平均值作为输出。...如果是平均池化,计算窗口内所有元素平均值作为输出值。 构建输出特征图: 将每个窗口计算出输出值按照窗口滑动位置放置输出特征图上,最终形成一个维度减小特征图。

    20410

    Python数字图像处理-3种图像读取方式总结

    这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。....dtype) opencv读取图像 输出结果如下: 通过上图,我们会发现,matplotlib绘制显示cv2库读取图像与原图有所差别,这是因为opencv3库读取图像通道时BGR,而正常图像读取通道都是...PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile’对象,那为什么plt.show()函数还是能显示Image.open()函数读取图像返回结果呢?...图片尺寸 print (im.mode) #图片模式 print (im.format) #图片格式 print (im.getpixel((0,0)))#得到像素: # img读出来图片获得某点像素用...getpixel((w,h))可以直接返回这个点三个通道像素值 输出结果如下: plt.show函数定义如下: Signature: plt.imshow(X, cmap=None, norm=None

    1.4K30

    树莓派计算机视觉编程:6~10

    输出最后几行显示以下代码块中(由于空间限制,我不包括整个输出): . . . . ....自适应阈值 较早示例(包括大津二值化)中,整个图像所有像素阈值均相同。 这就是为什么那些技术被称为全局阈值技术。 但是,它们不能对所有类型图像产生良好结果。...我们将学习如何使用核进行信号和图像处理操作。 核是平方数值矩阵。 根据核大小和组件,如果将核与图像进行卷积,则会得到模糊或锐化输出。 核用于各种图像处理操作。...这就是为什么当我们对图像应用高通过滤器时,会在输出得到边缘。 注意: 您可以通过这个页面了解更多有关高通过滤器信息。...总结 本章中,我们了解了图像修复概念以及受损和退化图像恢复。 然后,我们展示了许多图像分割方法,包括均值漂移算法和 K 均值聚类。 最后,我们研究了如何使用视差图估计图像中对象深度。

    1.4K20

    零基础用文心一言带你绘制组合图

    然后定义两个输入矩阵A和B,并计算它们相乘结果C。最后,将结果打印或保存为图像文件。...最后,plt.show()命令用于显示整个图形窗口。 请注意,这个可视化方法主要是为了展示矩阵结构和它们相乘之前形状,而不是直接展示相乘过程。...这次提问囊括了上下文概念,回复结果里面,也把前几次提问整合了起来。 但是,可能一下给任务太多,并没有达到目的。输出结果根上一次一样。 5....= ListedColormap(gray_levels)# 创建一个坐标轴对象fig, ax = plt.subplots()# 使用自定义颜色映射显示图像# 注意,由于我们颜色映射只有三个级别,...gs[1, 1:] 表示从第二行第一个位置开始到最后一列所有位置。 请注意,这里我使用了 imshow 函数来显示矩阵,并且为它们指定了灰度颜色映射 (cmap=’gray’)。

    10410

    OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

    第一个参数是输入图像,即灰度图像。第二个参数是可选,它决定输出数组大小。如果它大于输入图像大小,则在计算FFT之前用零填充输入图像。如果小于输入图像,将裁切输入图像。...这就是我们图像渐变”一章中看到。这也表明大多数图像数据都存在于频谱低频区域。无论如何,我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT,IDFT等。现在,让我们看看如何在OpenCV中进行操作。...如果您仔细观察结果,尤其是最后一张JET颜色图像,您会看到一些伪像(我用红色箭头标记一个实例)。它在那里显示出一些波纹状结构,称为振铃效应。这是由我们用于遮罩矩形窗口引起。...在上一节中,我们创建了一个HPF,这次我们将看到如何删除图像高频内容,即我们将LPF应用到图像中。它实际上模糊了图像。为此,我们首先创建一个高值(1)低频部分,即我们过滤低频内容,0高频区。...为什么拉普拉斯算子是高通滤波器? 一个论坛上也有人提出了类似的问题。问题是,为什么拉普拉斯变换是高通滤波器?为什么Sobel是HPF?等。第一个答案是关于傅里叶变换

    1.5K30

    深度学习入门:卷积神经网络 | CNN概述,图像基础知识,卷积层,池化层(超详解!!!)

    我们看到彩色图一般都是多通道图像, 所谓多通道可以理解为图像由多个不同图像层叠加而成, 例如我们看到彩色图像一般都是由 RGB 三个通道组成,还有一些图像具有 RGBA 四个通道,最后一个通道为透明通道...[2, 0, 1]) # 打印所有通道 for channel in img: print(channel) plt.imshow(channel)...卷积计算 input 表示输入图像 filter 表示卷积核, 也叫做滤波器 input 经过 filter 得到输出为最右侧图像,该图叫做特征图 那么, 它是如何进行计算呢?...卷积运算本质上就是滤波器和输入数据局部区域间做点积。 左上角点计算方法: 按照上面的计算方法可以得到最终特征图为: 2....多通道池化计算 处理多通道输入数据时,池化层对每个输入通道分别池化,而不是像卷积层那样将各个通道输入相加。这意味着池化层输出和输入通道数是相等。 5.

    13210

    【干货】计算机视觉实战系列06——用Python做图像处理

    【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析(PCA)、以及其图像应用,这一次为大家详细讲解SciPy库使用以及图像高斯模糊实战。...高斯模糊核心就是取中心点周围所有像素点均值作为自己像素值,以此来达到平滑效果,算法上,涉及到很多问题,从这些问题也是影响高斯模糊速度(模糊效率)重要方面因素。...计算平均值时候,我们只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其正态曲线上位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值。 N维高斯函数通项公式: ?...() 输出结果为: ?...上面gaussian_filters()函数最后一个参数表示标准差。 图中显示了随着 ? 增加,一幅图像被模糊程度。 ? 越大,处理后图像细节丢失越多。

    1.1K140

    基于PaddlePaddle实现密度估计模型CrowdNet

    ,最终得到模型估计图像行人数量。...,最后通过插值方式得到一个密度图数据,通过统计这个密度就可以得到估计人数 PaddlePaddle中,通过以下代码判断即可实现上面的CrowdNet模型,深层卷积网络和浅层卷积网络卷积层都使用...本项目中,输入图像大小[3, 640, 480],密度图大小为[1, 80, 60],所以深层卷积网络输出shape为[512, 80, 60],浅层神经网络输出为[24, 80, 60]。...,最后使用fluid.layers.reduce_sum()是为了方便在预测时直接输出估计人数。...其实对密度图求和也是能够得到估计人数。因为PaddlePaddle输出密度图是经过转置,所以显示时需要再一次执行转置才能正常显示

    61520

    OpenCV边缘检测与视频读写

    滞后阈值处理:使用两个阈值(高阈值和低阈值)来确定真正边缘,强边缘通过高阈值被直接标记,而弱边缘只有连接到强边缘时才被标记。...孤立弱边缘抑制:去除那些没有连接到强边缘孤立弱边缘,以得到更加清晰边缘检测结果。...,获取失败,返回False Frame: 获取到某一帧图像 调用cv.imshow()显示图像显示图像时使用cv.waitkey()设置适当持续时间,如果太低视频会播放非常快,如果太高就会播放非常慢...最后,调用cap.realease()将视频释放掉 创建视频写入对象: out = cv2.VideoWriter(filename,fourcc, fps, frameSize) filename...ret, frame = cap.read() if ret == True: # 将每一帧图像写入输出文件 out.write(frame)

    8810

    特征类型和图像分割

    函数输出图像命名为 dst,这个图像会把角点标亮,非角点则会标为较暗像素,实际上我们很难看到这张图里标亮角点,所以我要再加一步操作来处理这些角点,这一步叫角点膨胀。...形态学操作—膨胀与腐蚀 图像分割(Image Segmentation) 熟悉了一些简单特征类型,如何通过使用这些特征将图像不同部分组合在一起。 将图像分组或分割成不同部分称为图像分割。... OpenCV 里 如果物体是白色 背景是黑色,就可以得到最好轮廓检测效果。...首先 将图像转为灰度图像,然后用逆二进制阀值 把手显示成白色,而不是像之前一样让背景显示成白色 生成二值图像 # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(image...,轮廓列表以及要显示轮廓,-1 指的是所有轮廓,输入轮廓颜色和大小。

    99730

    14 | 用简单卷积神经网络处理图像会发生什么

    或许我关于卷积介绍有点粗浅,这并不影响我们使用它,我们最好能够拿最后结果说话,如果你还想深入了解卷积原理,可以再找一些参考文章看一下。...1.周边元素局部操作 2.平移不变性 3.使用很少量模型参数 关于最后一点再说明一下,原来我们把图像转成一个向量输入进去,使用全连接网络,参数量取决于这个图片大小和全连接网络输出大小,一层参数量是输入规模和输出规模乘积...这里可以看到偏置shape是一维,可见对于一个卷积核,卷积计算最后会加上一个常量偏置。...要解决这个问题,这里有一个简单方法就是对原图像进行边缘填充(padding),图像边缘填充一圈数值,比如说都是0,从而使得我们输出结果符合预期。填充方案就像下图所示。...conv.weight.fill_(1.0 / 9.0) 通过上面的这个卷积操作,我们得到每一个新像素点就是之前这一圈所有均值,这时候图片就像摸匀调色盘,出现了一种朦胧美。

    41510
    领券