Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

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1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫布

1.2.3 添加標(biāo)題

1.2.4 添加x，y軸名稱

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時(shí)，dpi為清晰度，數(shù)值越高越清晰。請(qǐng)注意，函數(shù)結(jié)尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點(diǎn)：創(chuàng)建畫布。

合理調(diào)整figsize、dpi，可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2：plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3：plot內(nèi)簡化設(shè)置

方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。

如何通過python尋找背景圖片的最小重復(fù)單元

這個(gè)問題跟image registration很相似 ，其實(shí)就是假設(shè)圖像A和圖像B之間存在一個(gè)平移(以及旋轉(zhuǎn))關(guān)系 ，使得平移后A和B重合的部分差別最小。

具體到這個(gè)問題， 只需要將源圖像A和目標(biāo)圖像B都設(shè)成輸入圖像， 然后計(jì)算圖像差的時(shí)候 。算平移后A和B重合的部分就可以了， 這樣可以算出來一個(gè)平移向量， 有了平移向量之后， 在輸入圖像上面任意一點(diǎn)開始 ，這個(gè)點(diǎn)和他自身加上平移向量得到的點(diǎn)所圍成的矩形一定是重復(fù)單元。

至于要最小重復(fù)單元， 只需要找到最短的平移向量就可以了， 不過需要去掉平凡解（零向量）。

以前看過image registration的東西有個(gè)快速的方法可以做到這一點(diǎn)。

先將源圖片和目標(biāo)圖片降采樣幾次， 得到圖像金字塔 先對(duì)金字塔頂端圖片上尋找最佳匹配。 然后將最佳匹配對(duì)應(yīng)的平移旋轉(zhuǎn)參數(shù)作為初始估計(jì)， 再在下一層級(jí)的圖像上再次估計(jì) 直到最后在原圖像上估計(jì)。

python讀取保存多幀圖片數(shù)量少了

一開始我以為是圖片大小比例不對(duì)，因而通過以下代碼進(jìn)行修改：

plt.figure(figsize=(10,8))

但是無論怎么修改，始終會(huì)出現(xiàn)這種情況，要么是下面顯示不完全，要么就是左邊顯示不完全。這是為什么呢？

這是因?yàn)閏olorbar會(huì)占據(jù)右邊位置，導(dǎo)致輸出的圖片偏左。

摸索了半天，最終解決方法是，在savefig()的參數(shù)中添加bbox_inches = 'tight'。

plt.colorbar()

plt.savefig(title, dpi=300, bbox_inches = 'tight')

plt.show()

完美解決！?。?/p>

怎么用python實(shí)現(xiàn)一個(gè)坐標(biāo)圖的平移和縮放

最容易想到的應(yīng)該是DP算法，即取初始軌跡的起點(diǎn)A和終點(diǎn)B連線，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到這條線的距離，距離最大的點(diǎn)C若小于要求誤差則結(jié)束；

否則將C點(diǎn)加入壓縮后的數(shù)據(jù)集，對(duì)AC和CB重復(fù)以上過程直至滿足誤差要求。

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡單易學(xué)，功能強(qiáng)大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠簡單而有效地實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊?，下文進(jìn)行對(duì)Python圖像處理進(jìn)行說明。

當(dāng)然，首先要感謝“戀花蝶”，是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅(jiān)定了用Python和PIL解決問題的想法，對(duì)于PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點(diǎn)我在使用過程中的經(jīng)驗(yàn)。

PIL可以對(duì)圖像的顏色進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉(zhuǎn)換可以通過Image.convert(mode)函數(shù)完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。

但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時(shí)，是采用固定的閾 值127來實(shí)現(xiàn)的，即灰度高于127的像素值為1，而灰度低于127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實(shí)現(xiàn)灰度圖到二值圖的轉(zhuǎn)換，就要用到 Image.point函數(shù)。

深度剖析Python語法功能

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Image.point函數(shù)有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數(shù)可以通過查表的方式實(shí)現(xiàn)像素顏色的模式轉(zhuǎn)換。其中table為顏色轉(zhuǎn)換過程中的映射表，每個(gè)顏色通道應(yīng)當(dāng)有256個(gè)元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。

可見，轉(zhuǎn)換過程的關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)映射表，如果只是需要一個(gè)簡單的箝位值，可以將table中高于或低于箝位值的元素分別設(shè)為1與0。當(dāng)然，由于這里的table并沒有什么特殊要求，所以可以通過對(duì)元素的特殊設(shè)定實(shí)現(xiàn)（0, 255）范圍內(nèi)，任意需要的一對(duì)一映射關(guān)系。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任務(wù)相當(dāng)繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經(jīng)成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應(yīng)該進(jìn)行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個(gè)顯著優(yōu)勢就是可以在企業(yè)的軟件創(chuàng)建和維護(hù)階段節(jié)約大量資金，而這兩個(gè)階段的軟件成本占到了軟件整個(gè)生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對(duì)那些不是最初接觸和開發(fā)原始項(xiàng)目的程序員都 能具有這樣的強(qiáng)烈感覺。雖然某些程序員反對(duì)在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認(rèn)Python圖像處理的可讀性遠(yuǎn)勝于C或者Java，后兩 者都采用了專門的字符標(biāo)記代碼塊結(jié)構(gòu)、循環(huán)、函數(shù)以及其他編程結(jié)構(gòu)的開始和結(jié)束。提倡Python的人還宣稱，采用這些字符可能會(huì)產(chǎn)生顯著的編程風(fēng)格差 異，使得那些負(fù)責(zé)維護(hù)代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉(zhuǎn)載