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  • 1、 Matframe =imread("apple.jpg");读取图像if( !frame.date )return 0;Matimage.create( frame.size( ),frame.type( ));image.setTo( cv::Scalar(0,0,...Matimg_roi( Rect( 2,3,56,56 ) );//image.row(0).setTo(25...

    1、 Mat frame =

    imread("apple.jpg"); 读取图像

    if( !frame.date )

    return 0;

    Mat image.create( frame.size( ),frame.type( )

    );

    image.setTo( cv::Scalar(0,0,0) );

    Mat

    img_roi( Rect( 2,3,56,56 ) );

    //image.row(0).setTo(255,255,255);

    2、imwrite("apple.jpg",frame); 保存图像为.jpg格式

    3、imshow("image",frame);

    显示图像

    4、resize(frame,frame_temp,Size(width,height));

    改变图像大小

    5、 cvtColor(frame,

    grayframe, CV_BGR2GRAY); 变图像为灰度图,还有其它的如下:

    CV_RGB2GRAY

    CV_GRAY2BGRCV_GRAY2RGB CV_BGR2YCrCb CV_RGB2YCrCb CV_YCrCb2BGR CV_YCrCb2RGBCV_BGR2HSV CV_RGB2HSV

    6、 创建一幅图像

    Mat frame = Mat(Size(width,height),

    CV_8UC3);//

    CV_8UC1 CV_16UC3 CV_32SC1

    或 Mat

    frame;

    frame.create(Size(width,height),

    CV_8UC3);

    8、Mat frame; Mat

    frame_temp; //直接赋值矩阵

    frame_temp = frame;

    //只是创建了一个新的矩阵头,矩阵本身还是指向frame,frame变时,frame_temp也会变。

    9、//深复制,完全复制

    Mat frame; Mat

    frame_temp;

    frame_temp = frame.clone(

    );

    或 frame.copyTo(frame_temp);

    浅复制:

    Mat b;

    Mat a = b;

    Mat a = Mat( b,Rect(2,5,15,20) );

    10、Mat

    frame; //提取某个像素的值

    float value =

    frame.at(row,col);

    或 char value = frame.at(row,col);

    或 int value =

    frame.at(row,col);

    彩色图像:

    Vec3b value = frame.at(row,col);

    Vec3i value =

    frame.at(row,col);

    Vec3s value

    = frame.at(row,col);

    11、Mat frame;

    //更改某个像素的值

    frame.at(rows, cols) = 255;

    //注意如果char换成float或int都有可能会错,所以要先确定像素类型,若是8位的,只能用char,用int和float都会报错。

    opencv c++

    mat获取像素及像素赋值

    灰度图像获取像素值:

    for (int i = 0; i < image.cols; i++) {for (int j = 0; j < image.rows; j++) {uchar value=image.at(j,i);

    }

    }

    彩色图像获取像素分量值:

    for (int i = 0; i < image.cols; i++) {for (int j = 0; j < image.rows; j++) {

    Vec3b intensity= image.at(j, i);for(int k = 0; k < image.channels(); k++) {

    uchar col=intensity.val[k];

    }

    }

    }

    像素赋值 :

    uchar pixValue;for (int i = 0; i < image.cols; i++) {for (int j = 0; j < image.rows; j++) {

    Vec3b&intensity = image.at(j, i);for(int k = 0; k < image.channels(); k++) {//calculate pixValue

    intensity.val[k] =pixValue;

    }

    }

    }

    12、absdiff( frame,

    frame_temp, silh_ ); //矩阵相减

    13、threshold( silh_, silh_, 30, 255, CV_THRESH_BINARY

    ); //矩阵二值化

    14、namedWindow("image");//创建图像窗口

    15、 Mat frame; IplImage* image;

    Mat

    转换为IplImage*: image = &(IplImage)frame;

    IplImage* 转换为Mat: frame = image;

    16、opencv读取视频:

    VideoCapture cap(0); //VideoCapture cap("student.avi");

    if(!cap.isOpened())

    {return -1;}

    cap>>frame;

    if(frame.empty())

    continue;

    17、imshow("Tracker", frame);// Display

    char key = (char)waitKey(1);

    18、分出YUV三分量;

    Mat img_yuv;

    std::vector img_vec;

    split(img_yuv ,

    img_vec);

    Mat Y_img = img_vec[0];

    Mat U_img = img_vec[1];

    Mat V_img = img_vec[2];

    19、(图像掩码)把一幅图像的一块区域复制到另一幅图像的另一个区域

    Mat image_1;

    Rect rect_1 = Rect(

    3,10,200,100 );

    Mat image_2;

    Rect rect_2 = Rect(

    18,30,200,100 );

    image_1(rect_1).copTo(

    image_2(rect_2) );

    20、变换矩阵的行和列

    Mat Mat::reshap(int cn,int rows ) const

    参数cn:新的通道数;如果cn值为0表示变换前后通道数不变

    参数rows:新的行数;如果rows值为0表示变换后矩阵的行数不变

    例:

    Mat m = cv::Mat::zeros( 2, 2, CV_8UC1 );

    Mat m_t = reshap( 0, 4 );

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  • 我有一个名为funcPower3函数,其主体如下所示。我想用MatplotLib中的3D plot函数来绘制这个函数。我在使用meshgrid的scipy docs上看到了一个例子。但是,在本例中,函数不是定义的函数,而是一个简单的数学运算:...

    我有一个名为funcPower3的函数,其主体如下所示。我想用MatplotLib中的3D plot函数来绘制这个函数。我在使用meshgrid的scipy docs上看到了一个例子。但是,在本例中,函数不是定义的函数,而是一个简单的数学运算:fig = plt.figure()

    ax = fig.gca(projection='3d')

    X = np.arange(-5, 5, 0.25)

    Y = np.arange(-5, 5, 0.25)

    X, Y = np.meshgrid(X, Y)

    R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

    Z = np.sin(R)

    surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet,

    linewidth=0, antialiased=False)

    我在这个示例中得到了灵感,但是我自己的函数签名与网格外的数据不兼容。我有这个错误:ValueError: zero-size array to minimum.reduce without identity

    我的函数代码在这里:def funcPower3(PARAM):

    inputX1 = open("power3X.txt","r")

    inputY = open("power3Y.txt","r")

    X1=[]

    Y=[]

    for line in inputX1:

    X1.append(float(line))

    for line in inputY:

    Y.append(float(line))

    resTmp_ = 0

    res = 0

    for i in range(len(X1)):

    resTmp_ = Y[i] - (PARAM[0]*(X1[i])**float(PARAM[1]))

    res += resTmp_**2

    return res

    以及绘制3d的代码此函数在这里:

    xmin=0

    ymin=0

    x最大值=10

    ymax=1fig = plt.figure('Power 3')

    ax = fig.gca(projection='3d')

    Z = []

    Xpl = numpy.arange(xmin, xmax, 0.1).tolist()

    Ypl = numpy.arange(ymin, ymax, 0.01).tolist()

    Xpl, Ypl = numpy.meshgrid(Xpl, Ypl)

    Z=[]

    for i in range(len(Xpl[0])):

    for j in range(len(Xpl)):

    Z.append(funcPower3([Xpl[j][i],Ypl[j][i]]))

    surf=ax.plot_surface(Xpl, Ypl, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3,cmap=cm.jet)

    ax.set_xlabel('X Label')

    ax.set_ylabel('Y Label')

    plt.show()

    感谢并问候您的建议;))

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  • x = random.rand(3, 3)print(x)print(type(x))y = mat(x)print(type(y))print(y)看结果后总结[[ 0.26258837 0.35011202 0.07962761][ 0.41938297 0.12948785 0.89394983][ 0.47048468 0.98914349 0.48394062]][[ 0.2...

    x = random.rand(3, 3)

    print(x)

    print(type(x))

    y = mat(x)

    print(type(y))

    print(y)

    看结果后总结[[ 0.26258837 0.35011202 0.07962761]

    [ 0.41938297 0.12948785 0.89394983]

    [ 0.47048468 0.98914349 0.48394062]]

    [[ 0.26258837 0.35011202 0.07962761]

    [ 0.41938297 0.12948785 0.89394983]

    [ 0.47048468 0.98914349 0.48394062]]

    我们看到一开始随机生成的数组与使用mat函数之后的类型是发生了变化的,尽管他们显示的东西没有什么区别,但是实质上,他们的类型是不同的。用mat函数转换为矩阵之后可以才进行一些线性代数的操作。

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  • python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的,功能也还不错的一个包。基本框架比较简单,但是做一个功能完善且比较好看整洁的图,免不了要网上查找一些函数。于是,为了节省时间,可以一劳永逸。我把常用函数作了...

    python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的,功能也还不错的一个包。基本框架比较简单,但是做一个功能完善且比较好看整洁的图,免不了要网上查找一些函数。于是,为了节省时间,可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结,最后写了一个例子,以后基本不用怎么改了。

    一、作图流程:

    1.准备数据, , 3作图, 4定制, 5保存, 6显示

    1.数据可以是numpy数组,也可以是list

    2创建画布:

    import matplotlib.pyplot as plt

    #figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

    #num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称

    #figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;

    #dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80 ,1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张

    #facecolor:背景颜色

    #edgecolor:边框颜色

    #frameon:是否显示边

    fig = plt.figure()

    fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)

    fig.add_axes()

    fig, axes = plt.subplos(nrows = 2, ncols = 2) #axes是长度为4的列表

    3、作图路线

    一维数据:

    axes[0, 0].plot(x, y)

    axes[0,1].bar([1,2,3], [2,4,8])

    axes[0,2].barh([1,2,3], [2,4,8])

    axes[1,0].axhline(0.45)

    axes[1, 1].scatter(x, y)

    axes[1,2].axvline(0.65)

    axes[2,0].fill(x,y, color = 'blue')

    axes[2,1].fill_between(x,y, color = 'blue')

    axes[2,2].violinplot(y)

    axes[0,3].arrow(0,0,0.5,0.5)

    axes[1,3].quiver(x,y)

    4, 定制

    plt.plot(x,y, alpha=0.4, c = 'blue', maker = 'o')

    #颜色,标记,透明度

    # 显示数学文本

    t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)

    s = np.sin(2*np.pi*t)

    plt.plot(t,s)

    plt.title(r'$\alpha_i > \beta_i$', fontsize=20)

    plt.text(1, -0.6, r'$\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=20)

    plt.text(0.6, 0.6, r'$\mathcal{A}\mathrm{sin}(2 \omega t)$',

    fontsize=20)

    plt.xlabel('time (s)')

    plt.ylabel('volts (mV)')

    fig = plt.figure()

    fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')

    ax = fig.add_subplot(111)

    fig.subplots_adjust(top=0.85)

    ax.set_title('axes title')

    ax.set_xlabel('xlabel')

    ax.set_ylabel('ylabel')

    ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',

    bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})

    ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)

    ax.text(3, 2, u'unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik')

    ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords',

    verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',

    transform=ax.transAxes,

    color='green', fontsize=15)

    ax.plot([2], [1], 'o')

    # 注释

    ax.annotate('我是注释啦', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),color='r',size=15,

    arrowprops=dict(facecolor='g', shrink=0.05))

    ax.axis([0, 10, 0, 10])

    5, 保存显示

    plt.savefig("1.png")

    plt.savefig("1.png", trainsparent =True)

    plt.show()

    二、部分函数使用详解:

    1, fig.add_subplot(numrows, numcols, fignum) ####三个参数,分别代表子图的行数,列数,图索引号。 eg: ax = fig.add_subplot(2, 3, 1) (or ,ax = fig.add_subplot(231))

    2, plt.subplots()使用

    x = np.linspace(0, 2*np.pi,400)

    y = np.sin(x**2)

    fig, ax = plt.subplots()

    ax.plot(x, y)

    ax.set_title('Simple plot')

    # Creates two subplots and unpacks the output array immediately

    #fig = plt.figure(figsize=(6,6))

    f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)

    ax1.plot(x, y)

    ax1.set_title('Sharing Y axis')

    ax2.scatter(x, y)

    # Creates four polar axes, and accesses them through the returned array

    fig, axes = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(polar=True))

    axes[0, 0].plot(x, y)

    axes[1, 1].scatter(x, y)

    # Share a X axis with each column of subplots

    plt.subplots(2, 2, sharex='col')

    # Share a Y axis with each row of subplots

    plt.subplots(2, 2, sharey='row')

    # Share both X and Y axes with all subplots

    plt.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')

    # Note that this is the same as

    plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)

    # Creates figure number 10 with a single subplot

    # and clears it if it already exists.

    fig, ax=plt.subplots(num=10, clear=True)

    3.plt.legend()

    plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2))

    plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor (0.6,0.95),ncol=3,fancybox=True,shadow=True)

    #bbox_to_anchor被赋予的二元组中,第一个数值用于控制legend的左右移动,值越大越向右边移动,第二个数值用于控制legend的上下移动,值越大,越向上移动

    以上这篇python matplotlib中的subplot函数使用详解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python博客。

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    2019-03-09 16:56:12
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  • python中读取mat文件

    2019-04-02 12:04:00
    mat数据格式是Matlab的...在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件。 import scipy.io as scio path = 'ex3data1.mat' data = scio.loadmat(path)type(data) dict #data是字典格式data.k...
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    万次阅读 2018-08-15 23:31:33
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    2018-10-22 19:40:34
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  • python 矩阵(mat)操作

    2020-10-07 14:04:19
    #创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones((2,4))); #创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int data3=mat(random.rand(2,2)); #...
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    2018-08-01 10:52:35
    a = mat([[1,1,0],[1,1,0],[1,0,3]]) print(a) 输出结果如下图: print(a.nonzero())   第一个array表示非零元素所在的行,第二个array表示非零元素所在的列,分别取对应位置的值组成非零元素的...
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  • 1、mat函数 mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵(matrix) import numpy as np >>a=[[1,2,3,], [3,2,1]] >>type(a) >>list >>myMat=np.mat(a) >>myMat >>matrix([[1,2,3],[3,2,1]]) >>type(myMat) >>numpy....
  • python函数(一)

    2016-04-24 13:22:13
    最近学习机器算法,刚接触python不久,碰到许多函数,经动手实践,了解了他们的用法 1.tolist()函数:将数组,阵列返回为list a=mat([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]) a Out[12]: matrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, ...
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  • python getA() 函数

    千次阅读 2019-03-13 17:56:31
    此函数将矩阵类型转化为数组,与mat函数正好相反; &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; a = [[1,2,3], [3,4,5]] &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; matb = mat(a) &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; ...
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