img = np.array(img)/255的作用

python语法求帮忙？

python数组截取就是用: 这种形式 前面是开始，后面是结束（不包含） nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90] print(nums[0:4]) [10, 20, 30, 40] 这个是三维数字，因此有三个截取位置 单个：就是从开始到结束 ::-1是特殊的意思，表示全部但是逆序

怎样用Python将图片转为矩阵？

1、点击键盘 win+r，打开运行窗口。在运行窗口中输入“cmd"，点击enter键，打开windows命令行窗口。

2、在windows命令行窗口中，输入“python”，点击enter键，进入python的命令交互窗口。

3、使用import语句，引入numpy模块，并重命名为np。

4、使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵A，其中z矩阵A是2x2的矩阵。

5、使用函数np.linalg.inv(A)，求解矩阵A的逆矩阵。

6、使用函数np.array()创建矩阵一个矩阵B，其中矩阵B是3x3的矩阵。

如何用python取图片轮廓

1、查找轮廓（find_contours)

measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。

函数原型为：

skimage.measure.find_contours(array,level)

array: 一个二值数组图像

level: 在图像中查找轮廓的级别值

返回轮廓列表集合，可用for循环取出每一条轮廓。

例1：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromskimageimportmeasure,draw
#生成二值测试图像
img=np.zeros([100,100])
img[20:40,60:80]=1#矩形
rr,cc=draw.circle(60,60,10)#小圆
rr1,cc1=draw.circle(20,30,15)#大圆
img[rr,cc]=1
img[rr1,cc1]=1
#检测所有图形的轮廓
contours=measure.find_contours(img,0.5)
#绘制轮廓
fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax1.imshow(img,plt.cm.gray)
forn,contourinenumerate(contours):
ax1.plot(contour[:,1],contour[:,0],linewidth=2)
ax1.axis('image')
ax1.set_xticks([])
ax1.set_yticks([])
plt.show()

结果如下：不同的轮廓用不同的颜色显示

python io. imread如何设置参数，使读取的图片为灰度图？

方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图： img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：") print('大小：{}'.format(img.shape)) print("类型：%s"%type(img)) print(img) 运行结果如下图所示： 方法二：使用OpenCV，先读取图片，然后在转换为灰度图： img = cv2.imread(imgfile) #print(img.shape) #print(img)

把我自定义函数运行出来的结果和代码放入一个窗口？

用Python将自定义函数运行结果、代码以及图片、列表、字符串放入一个GUI窗口中并分别显示在不同位置： python Copy code import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk import numpy as np # 定义自定义函数 def my_function(x): return x**2 - 2*x + 1 # 运行函数并将结果存储到变量中 result = my_function(3) # 定义一个列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 加载图片并转换为Tkinter格式 img = Image