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  • PLT

    2017-07-19 21:57:35
    PLT

    Procedure Linkage Table

    PLT:延迟绑定,函数第一次用到时才进行绑定(符号查找,重定位等);

    实现手法:增加一层间接跳转。

    调用函数时并不直接通过GOT跳转,而是通过一个叫做PLT的项的结构来进行跳转,每个外部函数在PLT中都有一个相应的项。
    ELF将GOT拆分成两个表叫做.got 和.got.plt。
    .got用来保存全局变量引用的地址。
    .got.plt用来保存函数引用的地址。外部函数的引用全部放到.got.plt中

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  • 【Python】解决使用 plt.savefig 保存图片时一片空白

    万次阅读 多人点赞 2016-10-24 15:52:08
    问题当使用如下代码保存使用plt.savefig 保存生成的图片时,结果打开生成的...plt.savefig("filename.png")原因其实产生这个现象的原因很简单:在plt.show() 后调用了plt.savefig() ,在plt.show() 后实际上已经创建

    更新

    这里我会列出对本文的更新。

    • 2017 年 9 月 28 日:修正几处错字,优化排版。

    问题

    当使用如下代码保存使用 plt.savefig 保存生成的图片时,结果打开生成的图片却是一片空白。

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    """ 一些画图代码 """
    
    plt.show()
    plt.savefig("filename.png")
    

    原因

    其实产生这个现象的原因很简单:在 plt.show() 后调用了 plt.savefig() ,在 plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片(坐标轴),这时候你再 plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。


    解决

    知道了原因,就不难知道解决办法了,解决办法有两种:

    1. plt.show() 之前调用 plt.savefig()

      import matplotlib.pyplot as plt
      
      """ 一些画图代码 """
      
      plt.savefig("filename.png")
      plt.show()
      
    2. 画图的时候获取当前图像(这一点非常类似于 Matlab 的句柄的概念):

      # gcf: Get Current Figure
      fig = plt.gcf()
      plt.show()
      fig1.savefig('tessstttyyy.png', dpi=100)
      

    END

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  • ##plt 同时显示多幅图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(images[i]) plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(maskes[i]) plt.show() 以下转自:...
    ##plt 同时显示多幅图像
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure()
    plt.subplot(1,2,1)
    plt.imshow(images[i])
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.imshow(maskes[i])
    plt.show()

    以下转自:https://www.cnblogs.com/yinxiangnan-charles/p/5928689.html

    在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。

    一、matplotlib

    1. 显示图片

    import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
    import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
    import numpy as np
    
    lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png
    # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理
    lena.shape #(512, 512, 3)
    
    plt.imshow(lena) # 显示图片
    plt.axis('off') # 不显示坐标轴
    plt.show()

    2. 显示某个通道

     

    # 显示图片的第一个通道
    lena_1 = lena[:,:,0]
    plt.imshow('lena_1')
    plt.show()
    # 此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法:
    plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
    plt.show()
    
    img = plt.imshow('lena_1')
    img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图
    plt.show()
    
    

    3. 将 RGB 转为灰度图

    matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个:

     

    def rgb2gray(rgb):
        return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
    
    gray = rgb2gray(lena)    
    # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
    plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')
    plt.axis('off')
    plt.show()

    4. 对图像进行放缩

    这里要用到 scipy

     

    from scipy import misc
    lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数,则为百分比,如果是tuple,则为输出图像的尺寸
    plt.imshow(lena_new_sz)
    plt.axis('off')
    plt.show()

    5. 保存图像

    5.1 保存 matplotlib 画出的图像

    该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像,相当于一个 screencapture。

    plt.imshow(lena_new_sz)
    plt.axis('off')
    plt.savefig('lena_new_sz.png')

    5.2 将 array 保存为图像

    from scipy import misc
    misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

    5.3 直接保存 array

    读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失

    np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy
    img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

     

    二、PIL 

    1. 显示图片

    from PIL import Image
    im = Image.open('lena.png')
    im.show()

    2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

    im_array = np.array(im)
    # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

    3. 保存 PIL 图片

    直接调用 Image 类的 save 方法

    from PIL import Image
    I = Image.open('lena.png')
    I.save('new_lena.png')

    4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

    这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的,范围是0-255,所以要进行转换:

    import matplotlib.image as mpimg
    from PIL import Image
    lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1
    im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
    im.show()

     5. RGB 转换为灰度图

    from PIL import Image
    I = Image.open('lena.png')
    I.show()
    L = I.convert('L')
    L.show()

     

     

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  • Python绘图库Matplotlib.pyplot之网格线设置(plt.grid())

    万次阅读 多人点赞 2018-07-16 10:28:31
    很多时候为了可视化效果的美观,就不得不从细节上下手,这里我们就介绍一下这些细节之一的网格线。 首先导入需要用到的库,matplotlib.pyplot是必须的,Numpy是为了...plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)* 240 /...

    很多时候为了可视化效果的美观,就不得不从细节上下手,这里我们就介绍一下这些细节之一的网格线。

    首先导入需要用到的库,matplotlib.pyplot是必须的,Numpy是为了生成画布用的。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    生成网格

    plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)* 240 / 255)   # 生成画布的大小
    plt.grid()  # 生成网格
    plt.show()

    参数

    matplotlin.pyplot.grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth, **kwargs)

    grid()参数有很多,这里只列举了我此次工作中用到的几个:

        b : 布尔值。就是是否显示网格线的意思。官网说如果b设置为None, 且kwargs长度为0,则切换网格状态。但是没弄明白什            么意思。如果b设置为None,但是又给了其它参数,则默认None值失效。

        which : 取值为'major', 'minor', 'both'。 默认为'major'。看别人说是显示的,我的是Windows7下,用Sublime跑的,minor                 只是一个白画板,没有网格,major和both也没看出什么效果,不知道为什么。

        axis : 取值为‘both’, ‘x’,‘y’。就是想绘制哪个方向的网格线。不过我在输入参数的时候发现如果输入x或y的时候,             输入的是哪条轴,则会隐藏哪条轴

        color : 这就不用多说了,就是设置网格线的颜色。或者直接用c来代替color也可以。

        linestyle :也可以用ls来代替linestyle, 设置网格线的风格,是连续实线,虚线或者其它不同的线条。 | '-' | '--'                        '-.' | ':' | 'None' | ' ' | '']

        linewidth : 设置网格线的宽度

    设置axis='y'

    plt.grid(axis="y")
    plt.show()

     

    设置axis='x'

     

    设置color='r'

    plt.grid(c='r')
    plt.show()

    红色

    plt.grid(c='g')
    plt.show()

    绿色

    设置linestyle

    plt.grid(linestyle='-.')
    plt.show()

     

     

     

    plt.grid(ls='--')
    plt.show()

    因为b和which没有显示效果。所以这里就不上图了。

     

    --------------------------更******新--------------------------

    今天又试了下,当which='major'的时候,是可以显示网格线的。同时感谢机器不学习o_o的指导,在which="minor"时,需要设置次刻度线。

    plt.grid(axis='y', which='major')
    plt.show()

    plt.grid(axis="x", which="major")
    plt.show()

    which='minor'

    ax = plt.gca()
    ax.set_xlim(0, 10)
    miloc = plt.MultipleLocator(1)
    ax.xaxis.set_minor_locator(miloc)
    ax.grid(axis='x', which='minor')
    plt.show()

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