python中的第三方库如何安装,python安装excel模块
#编码=utf8
来自太平航运导入映像
从软木进口杂项，ndimage
导入映像
导入编号为公证人问题
导入cv2
导入映射
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
导入沙王影像
导入系统
从滑雪场进口超正析象管
%matplotlib内联
%配置内嵌后端figureformat=视网膜
定义显示(图像路径) :
#国内生产总值
im_PIL=Image.open(图像路径)
打印（国内生产总值类型1、类型(impil))
读取impil=NP.array (impil ) # PIL方法后，转换为努比对象dfh/pprint(piltype ，type(im_pil))
打印(pil形状)〔im _ pil。形状.
打印(皮尔明)最大值(.格式(impil max，impil max))
#图像
图像io=图像。进口读取(图像路径)
打印（图像类型、类型)(im _ imageio))).
打印(imageio shape，im_imageio.shape).
打印(图像最小值(最大值)).格式(图像最大、图像最大)
# scipy。ndimage
# imscipynd image=imageio。进口读取(图像路径))
#打印(imsinsd图像)
#打印(imscipynd图片。形状).
# matplotlib
immatplotlib=plt。进口读取（图像路径)
print(matplotlibtype，type)imtplolib(matplotlib)())))).
print(matplotlibshape)(im _ matplotlib。形状))))))))))))))).
打印(matplotlibmin)最大值()。格式(imtplolib。max、imtplolib。最大)
# cv2
imcv2=cv2.im读（图像路径)
打印(v2类型，类型)在_cv2中)
打印(v2形状)im _ cv 2。形状.
打印(第二分钟)最大值(.格式(imcv 2。max imcv 2。最大)
# skimge(滑雪胜地)
im_Skimge=io.imread(imagepath).
列印(斯金加特)类型(略读)
打印(skimgeshape，im_skimge.shape).
打印(skimgemin)最大值)。格式)我是金哥。max(我是金哥。最大)
#cv2.imshow(test ，im4) .
# cv2.waitKey()).
统一使用#plt进行温柔的流沙。无论是血小板计数到还是cv2。im显示python语言都只能识别为numpy.array中，但由于cv2.imread的图像是BGR，所以在简历2.imshow的情况下会相应地改变通道，实现柔和的流沙
PLT。图（图大小=(6.9))))。
PLT。子出图(321))。
PLT.title(pilread).
PLT.imshow(im_pil).
PLT。子出图(322))。
PLT。标题(图片标题).
PLT。即时消息显示(即时消息图像).
PLT。子出图(324)。
PLT。标题(matplotstamp).
PLT。在节目中(即时消息映射页：1。
PLT。子出图(325)。
工厂名称(v2读)的双曲馀弦值。
PLT.imshow(im_cv2).
PLT。子出图(326)。
PLT。标题(skimgread).
PLT.imshow(im_Skimge).
plt.tight_layout(
plt.show())
打印(NP.allclose)
试着：
打印(NP。全部关闭(im _ image、im_cv2))
print(NP.allclose(im_imageio，imcv 2:3366099与每个人1相同) )
除了值误差为~~:
是~~
打印(NP。全部关闭)(im _ image、im_matplotlib)
打印(NP.allclose)
返回im_PIL、im_imageio、im_cv2、im_matplotlib、im_skimge
试着：
# print (NP.arrayequal (impil、im_imageio、im_cv2、im_matplotlib、im_skimge))
#除值错误为~:
#打印(~~)
# print())
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