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  • 一条曲线的图片
    千次阅读
    2021-01-23 15:21:18

    【实践】多条曲线在一幅图上,Origin如何对每一条曲线单独设置

    • 双击图片的曲线,在弹出的设置窗口中找到Group中Edit Mode,将其设置成Independent。
    • 点击左侧Graph1-->Layer1中的曲线,就可以单独设置了。

     

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  • 如何判断一条曲线是否自己相交?

    千次阅读 2019-09-27 21:17:38
    如何判断一条曲线是否自己相交?area_holes

    今天看到群里有人在问这个问题,想了一个解决办法。

    我们首先作假设,如果一条曲线有交点,那么它就是相交的对吧。可能大家想的都是这样,就开始找各种方法去识别交点。
    我们换个角度想一下:是不是我们判断这条曲线是否带有封闭的区域就可以了呢?
    这样问题解决起来会很容易:
    在这里插入图片描述
    图片里边有一条线,我先用求取交点做了一下。
    如果采用求是否存在空洞的话程序会非常简单。
    在halcon下实现:
    首先选择出线条区域,可以用二值化。
    threshold (Image, Region, 128, 255)
    选择出区域后,可以填充一下孔洞,使用fill_up函数
    fill_up (Region, RegionFillUp)
    之后把没填充与填充的区域做减法
    difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)
    求取不同区域部分的面积
    area_center (RegionDifference, Area, Row, Column)
    如果Area大于0,则判定曲线有交点

    进一步优化:
    首先选择出线条区域,可以用二值化。
    threshold (Image, Region, 128, 255)
    直接判断是否存在孔洞
    area_holes (RegionDifference, Area)
    如果Area大于0,则判定曲线有交点

    希望大家可以自己动手试一下

    展开全文
  • OpenCV如何提取图片曲线

    千次阅读 2020-12-08 14:10:45
    首先,输入的图片是一张二值图片 (白色为曲线),其中包含的曲线宽度为 1 像素的 (如果曲线不是 1 像素的 先提取其骨架)。遍历寻找图像中第个白色的点,然后从这个点开始延伸寻找曲线。注意,第个找到的点不一定...

    简单介绍

    在实际的应用中,我们常常需要对图像中的曲线进行描述、处理,这个曲线可以是轮廓,骨架或者其他。可以用deque 描述曲线,接下来简单介绍下如何从图片中搜索这些曲线并保存。

    首先,输入的图片是一张二值图片 (白色为曲线),其中包含的曲线宽度为 1 像素的 (如果曲线不是 1 像素的 先提取其骨架)。遍历寻找图像中第一个白色的点,然后从这个点开始延伸寻找曲线。注意,第一个找到的点不一定是曲线的端点,因此应该分别向两边寻找相邻的点,因此deque 会好一些。每找到一个点,将其保存deque 而后置黑(防止重复寻找)。搜索到一个没有相邻点的点,表示一端搜索完成。

    值得注意的一点是,我在写搜寻相邻点的时候,会首先搜寻此点与上一个点相邻位置相对的位置,如果没有,则分别搜索向两边搜索。这样的好处是可以减少寻找的次数,而且当有相交的曲线时,能连接到我们一般认为的曲线。

    代码

    //寻找图像曲线上某个点的下一个点

    bool findNextPoint(vector &_neighbor_points, Mat &_image, Point _inpoint, int flag, Point& _outpoint, int &_outflag)

    {

    int i = flag;

    int count = 1;

    bool success = false;

    while (count <= 7)

    {

    Point tmppoint = _inpoint + _neighbor_points[i];

    if (tmppoint.x > 0 && tmppoint.y > 0 && tmppoint.x < _image.cols&&tmppoint.y < _image.rows)

    {

    if (_image.at(tmppoint) == 255)

    {

    _outpoint = tmppoint;

    _outflag = i;

    success = true;

    _image.at(tmppoint) = 0;

    break;

    }

    }

    if (count % 2)

    {

    i += count;

    if (i > 7)

    {

    i -= 8;

    }

    }

    else

    {

    i += -count;

    if (i < 0)

    {

    i += 8;

    }

    }

    count++;

    }

    return success;

    }

    //寻找图像上的第一个点

    bool findFirstPoint(Mat &_inputimg, Point &_outputpoint)

    {

    bool success = false;

    for (int i = 0; i < _inputimg.rows; i++)

    {

    uchar* data = _inputimg.ptr(i);

    for (int j = 0; j < _inputimg.cols; j++)

    {

    if (data[j] == 255)

    {

    success = true;

    _outputpoint.x = j;

    _outputpoint.y = i;

    data[j] = 0;

    break;

    }

    }

    if (success)

    break;

    }

    return success;

    }

    //寻找曲线

    void findLines(Mat &_inputimg, vector> &_outputlines)

    {

    vector neighbor_points = { Point(-1,-1),Point(0,-1),Point(1,-1),Point(1,0),Point(1,1),Point(0,1),Point(-1,1),Point(-1,0) };

    Point first_point;

    while (findFirstPoint(_inputimg, first_point))

    {

    deque line;

    line.push_back(first_point);

    //由于第一个点不一定是线段的起始位置,双向找

    Point this_point = first_point;

    int this_flag = 0;

    Point next_point;

    int next_flag;

    while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag))

    {

    line.push_back(next_point);

    this_point = next_point;

    this_flag = next_flag;

    }

    //找另一边

    this_point = first_point;

    this_flag = 0;

    //cout << "flag:" << this_flag << endl;

    while (findNextPoint(neighbor_points, _inputimg, this_point, this_flag, next_point, next_flag))

    {

    line.push_front(next_point);

    this_point = next_point;

    this_flag = next_flag;

    }

    if (line.size() > 10)

    {

    _outputlines.push_back(line);

    }

    }

    }

    //随机取色 用于画线的时候

    Scalar random_color(RNG& _rng)

    {

    int icolor = (unsigned)_rng;

    return Scalar(icolor & 0xFF, (icolor >> 8) & 0xFF, (icolor >> 16) & 0xFF);

    }

    int main()

    {

    Mat image = imread("images\\2.bmp");

    Mat gray;

    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);

    vector> lines;

    findLines(gray, lines);

    cout << lines.size() << endl;

    //draw lines

    Mat draw_img = image.clone();

    RNG rng(123);

    Scalar color;

    for (int i = 0; i < lines.size(); i++)

    {

    color = random_color(rng);

    for (int j = 0; j < lines[i].size(); j++)

    {

    draw_img.at(lines[i][j]) = Vec3b(color[0], color[1], color[2]);

    }

    }

    imshow("draw_img", draw_img);

    imwrite("images\\draw_img.bmp", draw_img);

    waitKey(0);

    system("pause");

    return 0;

    }

    结果

    输入图像

    结果

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

    展开全文
  • 1, 1) ax1.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15)) # 设定y轴刻度间距 #第一条线 x = range(0, len(y0)) plt.plot(x, y0, color='black', label='$DT$', linewidth=0.8) # 绘制,指定颜色、标签、线宽,标签...

    如下所示:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    """

    Created on Thu Jun 07 09:17:40 2018

    @author: yjp

    """

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

    y0 = []

    y1 = []

    y2 = []

    y3 = []

    y4 = []

    f = open("y0.txt")

    lines = f.readlines()

    for li in lines:

    y0.append(li)

    f = open("y1.txt")

    lines = f.readlines()

    for li in lines:

    y1.append(li)

    f = open("y2.txt")

    lines = f.readlines()

    for li in lines:

    y2.append(li)

    f = open("y3.txt")

    lines = f.readlines()

    for li in lines:

    y3.append(li)

    f = open("y4.txt")

    lines = f.readlines()

    for li in lines:

    y4.append(li)

    font1 = {'family' : 'Times New Roman',

    'weight' : 'normal',

    'size' : 9,

    }

    font2 = {'family' : 'Times New Roman',

    'weight' : 'normal',

    'size' : 14,

    }

    figsize = 8, 9

    plt.subplots(figsize=figsize) # 设定整张图片大小

    ax1 = plt.subplot(4, 1, 1)

    ax1.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15)) # 设定y轴刻度间距

    #第一条线

    x = range(0, len(y0))

    plt.plot(x, y0, color='black', label='$DT$', linewidth=0.8) # 绘制,指定颜色、标签、线宽,标签采用latex格式

    plt.ylim(-90, -20) # 设定y轴范围

    hl=plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False) # 绘制图例,指定图例位置

    #set(hl,'Box','off');

    #第二条曲线

    x = range(0, len(y1))

    plt.plot(x, y1, color='red', label='$M_1$', linewidth=0.8)

    plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False) # 绘制图例,指定图例位置

    plt.xticks([]) # 去掉x坐标轴刻度

    plt.xlim(0, 580) # 设定x轴范围

    ax2 = plt.subplot(4, 1, 2)

    ax2.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15))

    x = range(0, len(y0))

    plt.plot(x, y0, color='black', label='$DT$', linewidth=0.8)

    plt.ylim(-90, -20)

    hl=plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False)

    #set(hl,'Box','off');

    x = range(0, len(y2))

    plt.plot(x, y2, color='red', label='$M_2$', linewidth=0.8)

    plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False)

    plt.ylabel("strength/dBm", font2)

    plt.xticks([])

    plt.xlim(0, 580)

    ax3 = plt.subplot(4, 1, 3)

    ax3.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15))

    x = range(0, len(y0))

    plt.plot(x, y0, color='black', label='$DT$', linewidth=0.8)

    hl=plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False)

    #set(hl,'Box','off');

    plt.ylim(-90, -20)

    x = range(0, len(y3))

    plt.plot(x, y3, color='red', label='$M_3$', linewidth=0.8)

    plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False)

    plt.xticks([])

    plt.xlim(0, 580)

    ax4 = plt.subplot(4, 1, 4)

    ax4.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15))

    ax4.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(50))

    x = range(0, len(y0))

    plt.plot(x, y0, color='black', label='$DT$', linewidth=0.8)

    plt.ylim(-90, -20)

    hl=plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False)

    #set(hl,'Box','off');

    x = range(0, len(y4))

    plt.plot(x, y4, color='red', label='$M_4$', linewidth=0.8)

    plt.legend(loc='upper right', prop=font1, frameon=False)

    plt.xlabel("index of grids in path", font2)

    plt.xlim(0, 580)

    plt.savefig("1.png", dpi=600))

    plt.show()

    20190707132819.jpg

    以上这篇python 实现将多条曲线画在一幅图上的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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