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  • 2021-04-21 22:30:01

    一种是出来图形窗口后手动保存(这儿又可以分两种):

    1 直接从菜单保存,有fig,eps,jpeg,gif,png,bmp等格式。

    2 edit------〉copy figure,再粘贴到其他程序。

    另一种是用命令直接保存(这里也有两种):

    1 用saveas命令保存图片。

    saveas的三个参数:

    (1)图形句柄,如果图形窗口标题栏是“Figure 3”,则句柄就是3.

    (2)文件名。

    (3)单引号字符串,指定存储格式。

    例:

    saveas(gcf,['D:\MATLAB7\work','yanbao',num2str(k),'.jpg']);

    2 使用plot函数后紧接着用print函数。

    print的三个参数:

    (1)图形句柄,如果图形窗口标题栏是“Figure 3”,则句柄就是3.

    (2)单引号字符串,指定存储格式。

    用gcf可以获取当前窗口句柄。

    png格式:'-dpng'

    jpeg:    '-djpeg',

    tiff: '-dtiff'

    bmp: '-dbitmap'

    (3)文件名。

    例:

    >> x=-pi:2*pi/300:pi;

    >> y=sin(x);

    >> plot(x,y);

    >> print(gcf,'-dpng','abc.png')   % 保存为png格式的图片。

    >> figure(2)            % 新建一个句柄为2的图形窗口。 >> plot(x,cos(x));    % 在句柄为2的图形窗口上画图。 >> grid >> print(2,'-djpeg','C:\abc.jpeg'); %将句柄为2的图形保存为jpeg/jpg格式的图片,文件名为'C:\abc.jpeg'。

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    1.首先附上一份android 11存储机制...2.参考源码实现的android11中保存图片到图库的代码: public void saveImageToGallery2(Context context){ Long mImageTime = System.currentTimeMillis(); String imageDate

    1.首先附上一份android 11存储机制变动简介官方文档供参考

    https://developer.android.google.cn/preview/privacy/storage#java

    2.参考源码实现的在android11中保存图片到图库的代码:

    public void saveImageToGallery2(Context context){
        Long mImageTime = System.currentTimeMillis();
        String imageDate = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd-HHmmss").format(new Date(mImageTime));
        String SCREENSHOT_FILE_NAME_TEMPLATE = "Screenshot_%s.png";//图片名称,以"Screenshot"+时间戳命名
        String mImageFileName = String.format(SCREENSHOT_FILE_NAME_TEMPLATE, imageDate);
    
        Resources res=getResources();
        Bitmap image =BitmapFactory.decodeResource(res, R.drawable.splash_bg);
    
        final ContentValues values = new ContentValues();
        values.put(MediaStore.MediaColumns.RELATIVE_PATH, Environment.DIRECTORY_PICTURES
                + File.separator + "dh"); //Environment.DIRECTORY_SCREENSHOTS:截图,图库中显示的文件夹名。"dh"
        values.put(MediaStore.MediaColumns.DISPLAY_NAME, mImageFileName);
        values.put(MediaStore.MediaColumns.MIME_TYPE, "image/png");
        values.put(MediaStore.MediaColumns.DATE_ADDED, mImageTime / 1000);
        values.put(MediaStore.MediaColumns.DATE_MODIFIED, mImageTime / 1000);
        values.put(MediaStore.MediaColumns.DATE_EXPIRES, (mImageTime + DateUtils.DAY_IN_MILLIS) / 1000);
        values.put(MediaStore.MediaColumns.IS_PENDING, 1);
    
        ContentResolver resolver = context.getContentResolver();
        final Uri uri = resolver.insert(MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI, values);
        try {
            // First, write the actual data for our screenshot
            try (OutputStream out = resolver.openOutputStream(uri)) {
                if (!image.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, out)) {
                    throw new IOException("Failed to compress");
                }
            }
            // Everything went well above, publish it!
            values.clear();
            values.put(MediaStore.MediaColumns.IS_PENDING, 0);
            values.putNull(MediaStore.MediaColumns.DATE_EXPIRES);
            resolver.update(uri, values, null, null);
        }catch (IOException e){
            resolver.delete(uri, null);
            Log.d("Exception",e.toString());
        }
    }
    

     

     

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    e7719d21baeafc626f184fbaa61ad9b4.png

    本示例使用的OpenCV版本是:4.1.1

    运行Python的编辑器:Jupyter notebook

    示例目的

    通过无损和有损的方式进行图片保存。

    实现代码

    1,加载图片

    import cv2 # 加载OpenCV

    img = cv2.imread("dashen.jpeg") # 读取/加载 图片

    2,把图片保存为PNG格式

    使用无损的方式保存成PNG格式

    cv2.imwrite('dashen_compressed.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

    运行完以上代码,在工作目录下会多出一个文件dashen_compressed.png。

    我们对此文件进行对比,判断该文件与img的数据是否一样,从而判断是否有损失。

    我们在cv.imwrite()的第三个参数中设置了PNG的编码方式保存图片,并设置了0值,此值在PNG格式中取值范围是0-9,0就是无损,9就是最高程度的压缩。

    img_png = cv2.imread("dashen_compressed.png") # 读取/加载 图片

    assert img_png.all() == img.all() # 对比两个图像数据是否一样,如果不一样就会出错

    2,把图片保存为JPEG格式

    使用压缩的方法保存为JPEG

    cv2.imwrite('dashen_compressed.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 0])

    运行完以上代码,在工作目录下会多出一个文件dashen_compressed.png。

    从文件大小的角度,与原图相比小了很多。

    打开该文件与原图相比,也可以看出图片损失了很多数据。

    901eca9250c0f79bd59795d32870f68d.png

    我们在cv.imwrite()的第三个参数中设置了JPEG的编码方式保存图片,并设置了0值,此值在JPEG格式中取值范围是0-100,数值越高,保存的质量就越高。

    程序说明

    本示例主要认识cv.imwrite()的作用,可以通过设置有损或者无损的方式保存图片。

    cv.imwrite()语法

    retval = cv.imwrite( filename, img[, params] )

    第一个参数 filename,要保存图片的文件名称。

    第二个参数 img,输入图像数据。

    (可选)第三个参数 params,设置编码格式特定参数(paramId_1,paramValue_1,paramId_2,paramValue_2,...),可以用的params列表请参考cv:: ImwriteFlags https://docs.opencv.org/4.1.1/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga292d81be8d76901bff7988d18d2b42ac

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  • 一、保存图片可以通过savefig()方法,将绘制的图形保存为文件:importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltx= np.linspace(0,10,100)fig=plt.figure()plt.plot(x,np.sin(x),'-')plt.plot(x,np.cos(x),'--')fig...

    一、保存图片

    可以通过savefig()方法,将绘制的图形保存为文件:

    importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

    x= np.linspace(0,10,100)

    fig=plt.figure()

    plt.plot(x,np.sin(x),'-')

    plt.plot(x,np.cos(x),'--')

    fig.savefig('fig.png')

    可以通过下面的方法查看系统支持的图片格式:

    fig.canvas.get_supported_filetypes()

    savefig方法有一些可定制的参数,比如你想得到一个500dpi的图片,并且尽量少的空白:

    plt.savefig('image.jpg', dpi=600,bbox_inches='tight')

    下面是savefig方法的参数说明:

    fname:文件路径或文件对象,根据扩展名推断文件格式

    dpi:分辨率,默认100

    format: 指定文件格式

    bbox_inches: 要保存的图片范围。‘tight’表示去掉周边空白。

    facecolor:子图之外的背景颜色,默认白色

    edgecolor:边界颜色

    二、图像接口

    Matplotlib有两种画图接口:一是便捷的MATLAB风格接口,一个是功能更强大的面向对象接口。

    MATLAB接口

    MATLAB风格的工具位于pyplot接口中,比如:

    x = np.linspace(0,10,100) #生成点列表

    plt.figure() #创建图形

    plt.subplot(2,1,1) #行、列、子图编号

    plt.plot(x,np.sin(x))

    plt.subplot(2,1,2)

    plt.plot(x,np.cos(x))#第二个子图

    这种接口最重要的特性是有状态的,它会持续跟踪当前的图形和坐标轴,所有plt命令都可以使用。可以使用plt.gcf()方法获取当前图形和plt.gca()获取当前坐标轴的具体信息。

    但是这种接口也有问题。比如,当创建第二个子图的时候,怎么才能回到第一个子图,并增加新内容呢?虽然也能实现,但方法比较复杂。而下面的方式则不存在这个问题。

    面向对象的接口

    这种方式可以适应更加复杂的场景,更好地控制你的图形。画图函数不再受到当前‘活动’图形或者坐标轴的限制,而变成了显式的Figure和Axes的方法。下面是个例子:

    fig, ax = plt.subplots(2) #ax是包含两个Axes对象的数组

    ax[0].plot(x,np.sin(x)) #在每个对象上调用plot()方法

    ax[1].plot(x,np.cos(x))

    三、显示中文

    在默认情况下,如果使用中文,会显示为方框乱码,解决这个问题只要在代码的起始处进行如下设置:

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文

    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

    以上方法是只能临时使用,每次都要执行。如果想一劳永逸,那么必须修改配置文件。

    importmatplotlib as mpl

    mpl.matplotlib_fname()

    用文本编辑器打开上面代码运行后的文件,找到下面这行:

    #font.serif : DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif,...

    将前面的注释符号去掉。

    然后去C:\Windows\Fonts\Microsoft中复制一个你想要的字体ttf文件,或者别处的字体文件,将它粘贴到..\mpl-data\fonts\ttf文件夹中,并给它重命名为Vera.ttf。

    还有一个坐标轴的负号正常显示的配置修改:

    #去掉注释符号,同时,改为False

    axes.unicode_minus : False

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