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  • 使用matplotlib.pyplot显示和保存没有边框的图片;但是在很多情况下不work; 使用图片的RGB值判断是否属于边框,再确定物体的位置,对阈值的更改可以去除白色、黑色、或者任何纯色的边框。 from skimage import ...

    为了减少图像信息的噪声或者视觉效果,需要去除图片周围的白色边框。

    1. 使用matplotlib.pyplot显示和保存没有边框的图片;但是在很多情况下不work;

    2. 使用图片的RGB值判断是否属于边框,再确定物体的位置,对阈值的更改可以去除白色、黑色、或者任何纯色的边框。

    3. from skimage import io
      def corp_margin(img):
      img2=img.sum(axis=2)
      (row,col)=img2.shape
      row_top=0
      raw_down=0
      col_top=0
      col_down=0
      for r in range(0,row):
      if img2.sum(axis=1)[r]<700*col:
      row_top=r
      break

       for r in range(row-1,0,-1):
               if img2.sum(axis=1)[r]<700*col:
                       raw_down=r
                       break
      
       for c in range(0,col):
               if img2.sum(axis=0)[c]<700*row:
                       col_top=c
                       break
      
       for c in range(col-1,0,-1):
               if img2.sum(axis=0)[c]<700*row:
                       col_down=c
                       break
      
       new_img=img[row_top:raw_down+1,col_top:col_down+1,0:3]
       return new_img
      

    im = io.imread(‘test_blur2.jpg’)
    img_re = corp_margin(im)
    io.imsave(‘result.png’,img_re)
    io.imshow(img_re)

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  • Pyplot模块

    2020-01-11 20:49:28
    状态机层的接口:没有对象出现,挨着调用一个个函数就能完成功能,但是不如面向对象的接口灵活。 # 创建画布,可以指定编号(名字)、大小。 # 如果需要打印出来的图片分辨率很大,那么图片会被压缩。 figure(num=...

    慢慢完善:
    2020/1/11,第一个版本;

    状态机层的接口:没有对象出现,挨着调用一个个函数就能完成功能,但是不如面向对象的接口灵活。

    # 创建画布,可以指定编号(名字)、大小。
    # 如果需要打印出来的图片分辨率很大,那么图片会被压缩。
    figure(num=None, figsize=None)	
    

    使用Subplot(221)后,返回一个ax对象,就是这个子图,后面作图就是在这个子图上操作。直接用plt.xticks()也是在该子图上操作(只对某个确定的子图有效,对画布无效)。直到Ax = subplot(222)才结束。要对子图添加标题就要用x.subtitle(),区别绘制总标题plt.suptitle(),一定要区别。

    plt.show()  	# 显示画布,用了这句代码,画布才会显示出来。
    plt.imread()	# 读取一张图片
    plt.imshow()	# 在绘图区域显示图片
    plt.imsave()  	# 保存图片
    t = x_test[i].reshape(28, 28) 	# 如果是灰度图,只有2个维度,不是(28, 28, 1)
    plt.imshow(t, cmap='gray')		# 0黑1白,‘gray_r’,反转黑和白
    plt.savefig()			# 保存我们绘制的画布
    plt.xticks([])  		# 去掉x轴
    plt.yticks([])  		# 去掉y轴
    plt.axis('off')  		# 去掉坐标轴
    plt.xlabel("z[0]")		# x轴标签
    plt.ylabel("z[1]")		# y轴标签
    

    面向对象的接口:

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  • pyplot文本显示

    2019-10-04 18:11:35
    pyplot文本显示 pyplot中文字符显示 pyplot默认不支持中文字符,因为默认字体是sans-serif,英文字体不能显示...缺点:不是所有输出中文的方法都有fontProperties属性,例如图例中文,没有的时候,仍需使用方法2 ...

    pyplot文本显示

    pyplot中文字符显示

    pyplot默认不支持中文字符,因为默认字体是sans-serif,英文字体不能显示中文

    方法1,修改需要输出中文字符的地方

    在有中文输出的地方,添加属性:fontproperties

    • 优点,使用方便,影响范围可控
    • 缺点:不是所有输出中文的方法都有fontProperties属性,例如图例中文,没有的时候,仍需使用方法2
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.plot([3,1,5,4,2])
    plt.xlabel('X轴值')
    plt.ylabel('Y轴值',fontproperties='SimHei')
    
    plt.show()

     


    方法2,修改全局默认字体

    • 优点:适用于所有中文乱码情况
    • 缺点:修改后影响本工作空间内所有代码,本次运行中删除代码也不会恢复默认,如想恢复默认可将字体名改回系统默认的sans-serif

    例子:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import matplotlib #载入matplotlib完整库
    matplotlib.rcParams['font.family']='Microsoft Yahei' #字体,改为微软雅黑,默认 sans-serif
    matplotlib.rcParams['font.size']=32 #字体大小,整数字号,默认10
    
    plt.plot([3,1,5,4,2])
    plt.xlabel('X axis')
    plt.ylabel('Y轴值')
    
    plt.show()

     

    一些系统通用中文字体名称(英文名称)

    • Microsoft Yahei 微软雅黑,推荐
    • SimHei 黑体(某些符号可能会出问题,例如负号)
    • Kaiti 楷体
    • FangSong 仿宋

    pyplot常用文本显示函数

    • plt.xlabel() X轴文本标签
    • plt.ylabel() Y轴文本标签
    • plt.title() 图表标题
    • plt.text() 任意位置增加文本
    • plt.annotate() 任意位置增加带箭头的注释文本
      • plt.annotate(string,xy=arrow_crd,xytext=text_crd,arrowprops=dict)
      • string:要显示的字符串
      • xy:箭头所在的位置
      • xytext:文本显示的位置
      • arrowprops:字典类型,定义了整个元素显示的一些属性

    注:当字符串里有反斜杠等转义特殊字符时,字符串前加r,表示显示原始字符串

    例子:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.plot([3,1,5,4,2])
    
    plt.xlabel(r'X \axis') #字符串前加r显示原始字符串
    
    plt.ylabel('纵轴值',fontproperties='SimHei',color='#00ff00',fontsize='24')
    
    plt.title('图表标题 $a^{2}+b^{2}=C^{2}$',fontproperties='SimHei') #可以使用$引入一部分latex文本排版语法和公式
    
    plt.text(0.5,3,'任意位置文本',fontproperties='SimHei',fontsize='24',rotation=45) #任意文本的x,y坐标值(可用latex语法),旋转角度
    
    plt.annotate(
        '这里转折', #显示字符串
        fontproperties='SimHei', # 中文字体
        xy=(3,4), # 箭头位置
        xytext=(3.5,4.5), # 文本位置
        arrowprops=dict(facecolor='red',shrink=0.1,width=2) # facecolor:箭头颜色;shrink:箭头的起始和结束位置两侧的空白大小;width:箭头宽度
    )
    
    plt.show()

     


     

    转载于:https://www.cnblogs.com/yoyo1216/p/10131637.html

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  • Pyplot 常见绘图方法

    2020-12-21 14:55:53
    应付平时工作当中简单的绘图工作,其实也不能说其绘制的图比较简单,它也能应付很多复杂的图表,当然没有其另一个面向对象的API这么个性化,但是也可以应付大多数工作了,下图便是用Pyplot绘制出来的图.刚好最近在做机器...
  • matplotlib1.1.1在SLES11sp1 +python2.6上安装成功后,发现没有matplotlib.pyplot模块,同样matplotlib1.2+python3.3+win7情况一样,现在还不明情况。 ---经过多次测试,发现只要调用pyplot( import matplotlib....

    matplotlib1.1.1在SLES11sp1 +python2.6上安装成功后,发现没有matplotlib.pyplot模块,同样matplotlib1.2+python3.3+win7情况一样,现在还不明情况。

    ---经过多次测试,发现只要调用pyplot( import matplotlib.pyplot as plt ),然后再敲入matplotlib.(tab键)就可以看到pyplot模块了。

    bill131:/usr/lib64/python2.6/site-packages # ipython
    Python 2.6 (r26:66714, May  5 2010, 14:02:39)
    Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

    IPython 0.12 -- An enhanced Interactive Python.
    ?         -> Introduction and overview of IPython's features.
    %quickref -> Quick reference.
    help      -> Python's own help system.
    object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

    In [1]: import  matplotlib

    In [2]: matplotlib.
    matplotlib.RcParams               matplotlib.generators             matplotlib.rcParamsOrig
    matplotlib.Verbose                matplotlib.get_backend            matplotlib.rc_file_defaults
    matplotlib.cbook                  matplotlib.get_configdir          matplotlib.rc_params
    matplotlib.checkdep_dvipng        matplotlib.get_data_path          matplotlib.rcdefaults
    matplotlib.checkdep_ghostscript   matplotlib.get_example_data       matplotlib.rcsetup
    matplotlib.checkdep_inkscape      matplotlib.get_home               matplotlib.re
    matplotlib.checkdep_pdftops       matplotlib.get_py2exe_datafiles   matplotlib.s
    matplotlib.checkdep_ps_distiller  matplotlib.interactive            matplotlib.shutil
    matplotlib.checkdep_tex           matplotlib.is_interactive         matplotlib.subprocess
    matplotlib.checkdep_usetex        matplotlib.is_string_like         matplotlib.sys
    matplotlib.checkdep_xmllint       matplotlib.key                    matplotlib.tempfile
    matplotlib.colors                 matplotlib.major                  matplotlib.test
    matplotlib.compare_versions       matplotlib.matplotlib_fname       matplotlib.tk_window_focus
    matplotlib.converter              matplotlib.minor1                 matplotlib.tmp
    matplotlib.default                matplotlib.minor2                 matplotlib.use
    matplotlib.defaultParams          matplotlib.numpy                  matplotlib.validate_backend
    matplotlib.default_test_modules   matplotlib.os                     matplotlib.validate_cairo_format
    matplotlib.distutils              matplotlib.pyparsing              matplotlib.validate_toolbar
    matplotlib.expected_version       matplotlib.rc                     matplotlib.verbose
    matplotlib.fontconfig_pattern     matplotlib.rcParams               matplotlib.warnings
    matplotlib.found_version          matplotlib.rcParamsDefault       

    In [2]: matplotlib.

     

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