基于opencv绘制图片的三维空间显示图python

输入图片转为灰度图，使用numpy将其转化为数字矩阵
用matplot将矩阵在三维空间中绘制出来
什么情况，好久不看下载积分怎么变成8了，太过分了吧，我设置的是3积分啊

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator FormatStrFormatter

fig = plt.figure（figsize=（1612））
ax = fig.gca（projection=“3d“）

img = cv.imread（“pic/tina.jpg“）
img = cv.cvtColor（imgcv.COLOR_BGR2GRAY）
imgd = np.array（img）      # image类 转 numpy

# 准备数据
sp = img.shape
h = int（sp[0]）#height（rows） of image
w = int（sp[1]）#width（colums） of image

x = np.arange（0w1）
y = np.arange（0h1）
xy = np.meshgrid（xy）
z = imgd
surf = ax.plot_surface（x y z cmap=cm.coolwarm）  # cmap指color map

# 自定义z轴
ax.set_zlim（-10 255）
ax.zaxis.set_major_locator（LinearLocator（10））  # z轴网格线的疏密，刻度的疏密，20表示刻度的个数
ax.zaxis.set_major_formatter（FormatStrFormatter（‘%.02f‘））  # 将z的value字符串转为float，保留2位小数

# 设置坐标轴的label和标题
ax.set_xlabel（‘x‘ size=15）
ax.set_ylabel（‘y‘ size=15）
ax.set_zlabel（‘z‘ size=15）
ax.set_title（“Surface plot“ weight=‘bold‘ size=20）

# 添加右侧的色卡条
fig.colorbar（surf shrink=0.6 aspect=8）  # shrink表示整体收缩比例，aspect仅对bar的宽度有影响，aspect值越大，bar越窄
plt.show（）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       7909  2018-07-02 13:13  plot3D\pic\12.jpg

     文件      49319  2018-07-02 14:05  plot3D\pic\hi.jpg

     文件      44877  2018-07-02 14:06  plot3D\pic\ko.jpg

     文件      13297  2018-07-02 11:22  plot3D\pic\redcore.jpg

     文件      23232  2018-07-02 14:00  plot3D\pic\tina.jpg

     文件      97634  2018-07-02 11:42  plot3D\pic\tree.jpg

     文件       1318  2018-07-05 16:05  plot3D\plot3D.py

     目录          0  2018-07-02 14:36  plot3D\pic

     目录          0  2018-07-06 10:56  plot3D

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               237586                    9