导入：import matplotlib.pyplot as plt最简单的调用：即直接调用plt.plot()函数，需要注意的是，最后需要调用plt.show（）观看图片，否则只会生成图片而不会显示。import numpy as npdata = np.arange(10)plt.plot(data)plt.show()图片与子图即在一张图中画多张图，采用plt.subplot(a,b,c),

原图：形态学梯度：形态学其他操作见：图像膨胀、腐蚀、开运算、闭运算---python.opencv_独憩的博客-CSDN博客gradient = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)cv.morphologyEx（）是一个实现形态学操作的函数，可以实现开，闭，顶帽等，kernel为定义的核。拉普拉斯算子：拉普拉斯计算式，其实本质上是计算图像

模板匹配是一种搜索和寻找模板图像在大图像中的位置的方法，OpenCV提供了cv.matchTemplate函数，其实质是将待匹配的小图像img1在img2上滑动，计算匹配度，得到不同区域的匹配度大小。cv.matchTemplate（）提供了许多计算匹配度的方法，此处给出演示结果，但是不详细解释。对于原图像：import cv2.cv2import numpy as npimport cv2 as

中值滤波器原理图像处理中最著名的统计排序滤波器是中值滤波器，即用一个预定义的像素领域中的灰度中值来代替像素的值：

next数组代码不知道什么意思看：KMP算法之求next数组代码讲解_哔哩哔哩_bilibili#include "string.h"#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "math.h"#include "time.h"#define maxlen 40 /* 存储空间初始分配量 */typedef char String[maxlen +