使用游戏角色娜可露露讲述Python图像处理的方法(matplotlib、PIL和OpenCV)

本文通过游戏角色娜可露露的图片,介绍了如何使用matplotlib、PIL和OpenCV进行图像处理,包括显示图片、色域转换、保存图像、图像缩放、灰度化、滤波、二值化和腐蚀操作。

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  Python中除了使用OpenCV以外,使用matplotlibPIL这两个模块,也可以对图像进行处理。

一、matplotlib

1. 显示图片

import matplotlib.pyplot as plt # 用于显示图片
import matplotlib.image as img #  用于读取图片
import numpy as np

nakelulu = img.imread("娜可露露1.jpg") # 此时的娜可露露图片是一个数组
print(nakelulu.shape) # 打印娜可露露图片的数组大小
# (300, 543, 3) 显然是三通道彩色RGB色域图像

plt.imshow(nakelulu)
plt.show()

  原图显示:

在这里插入图片描述

2. 显示图片色域

  三个通道的显示代码和截图如下所述:

plt.imshow(nakelulu[:, :, 0])
plt.show()

plt.imshow(nakelulu[:, :, 1])
plt.show()

plt.imshow(nakelulu[:, :, 2])
plt.show()
在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

  显然上面的三幅图是热量图,不是灰度图,要转化为灰度图,使用参数cmap

plt.imshow(nakelulu[:, :, 0
使用Power Query来计算每个班组的人数,平均年龄,居住外地人数,大学生人数平均满意度,请按照以下步骤进行操作: 1. 将数据复制到一个新的工作表中,确保列标题正确。 2. 在Excel菜单栏中选择“数据”选项卡,然后点击“从表格/范围”来创建一个新的查询。 3. 在“导入数据”对话框中,选择需要导入的数据范围并勾选“我的表格包含标题”选项,然后点击“确定”。 4. 在Power Query编辑器中,点击“班组”列标题的下拉箭头,并选择“统计”>“计数值”。 5. 在Power Query编辑器中,点击“年龄”列标题的下拉箭头,并选择“统计”>“平均值”。 6. 在Power Query编辑器中,点击“居住地”列标题的下拉箭头,并选择“统计”>“计数值”,然后在弹出的对话框中选择“外地”。 7. 在Power Query编辑器中,点击“教育程度”列标题的下拉箭头,并选择“统计”>“计数值”,然后在弹出的对话框中选择“大学”。 8. 在Power Query编辑器中,点击“满意度”列标题的下拉箭头,并选择“统计”>“平均值”。 9. 点击“关闭并应用”按钮来应用查询并关闭Power Query编辑器。 10. 在工作表中,将查询结果进行适当的格式化。 通过这种方法,您可以使用Power Query轻松计算每个班组的人数,平均年龄,居住外地人数,大学生人数平均满意度。请根据您的实际情况进行调整修改查询。
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