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  • 今天小编就为大家分享一篇python实现函数图像添加文字和标注的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 比如当前的表格数据是 df['resultRate'].plot(style='-.bo') ...以上这篇python画图——实现上标注上具体数值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软件开发网。
  • Graphics在图片上标注

    2013-11-28 23:08:25
    Graphics在图片上标注,简单的写了个基类和两个图形类,支持图形修改 主要是给论坛里提问题的朋友看一下
  • 计算机专业书籍或者文章中,经常会用到代码,比如C语言代码,如何代码中添加注释,用图片的形式展示,这种排版很常见,但是用latex怎么实现? 如图所示的效果,latex排版中如何实现?完整代码如下 \...

    在计算机专业书籍或者文章中,经常会用到代码,比如C语言代码,如何在代码中添加注释,用图片的形式展示,这种排版很常见,但是用latex怎么实现?

    如图所示的效果,在latex排版中如何实现?完整代码如下

    \documentclass[svgnames]{book}
    
    \usepackage{ctex}
    \usepackage{tikz}
    \usetikzlibrary{positioning}
    \usepackage{listings}
    \lstset{%
    	frame            = tb,    % draw frame at top and bottom of code block
    	tabsize          = 1,     % tab space width
    	numbers          = left,  % display line numbers on the left
    	framesep         = 3pt,   % expand outward
    	framerule        = 0.4pt, % expand outward 
    	commentstyle     = \color{Green},      % comment color
    	keywordstyle     = \color{blue},       % keyword color
    	stringstyle      = \color{DarkRed},    % string color
    	backgroundcolor  = \color{WhiteSmoke}, % backgroundcolor color
    	showstringspaces = false,              % do not mark spaces in strings
    }
    
    \begin{document}
    	
    	\begin{lstlisting}[language = C++, numbers = none, escapechar = !,
    	basicstyle = \ttfamily\bfseries, linewidth = .6\linewidth] 
    	int!
    	\tikz[remember picture] \node [] (a) {};
    	!puissance!
    	\tikz[remember picture] \node [] (b) {};
    	!(int x,!
    	\tikz[remember picture] \node [] (c){};
    	!int n) { 
    	
    		int i, p = 1; !\tikz[remember picture] \node [] (d){};!           
    		
    		for (i = 1; i <= n; i++) 
    			p = p * x; !\tikz[remember picture] \node [inner xsep = 40pt] (e){};! 
    		
    		return p; !
    		\tikz[remember picture] \node [] (f){};!  
    	}
    	\end{lstlisting}
    	\begin{tikzpicture}[remember picture, overlay,
    	every edge/.append style = { ->, thick, >=stealth,DimGray, dashed, line width = 1pt },
    	every node/.append style = { align = center, minimum height = 10pt,	font = \bfseries, fill= green!20},
    	text width = 2.5cm ]
    	
    	\node [above left = .75cm and -.75 cm of a,text width = 2.2cm]	(A) {函数返回值类型};
    	\node [right = 0.25cm of A, text width = 1.9cm]	(B) {函数名称};
    	\node [right = 0.5cm of B] (C) {函数的参数列表};
    	\node [right = 4.cm of d]  (D) {变量声明};
    	\node [right = 2.cm of e]  (E) {乘法运算};
    	\node [right = 5.cm of f]  (F) {函数返回值};  
    	
    	\draw (A.south) + (0, 0) coordinate(x1) edge (x1|-a.north);
    	\draw (B.south) + (0, 0) coordinate(x2) edge (x2|-b.north);
    	\draw (C.south) + (0, 0) coordinate(x3) edge (x3|-c.north);
    	\draw (D.west) edge (d.east) ;
    	\draw (E.west) edge (e.east) ;  
    	\draw (F.west) edge (f.east) ;
    	\end{tikzpicture} 
    	
    \end{document}

    本案例中只是以一个简单的例子做演示,基本逻辑结构不会改变,在具体的实际应用中可以对样式进行调整,如果对画图还不是很了解的话,可以看看小编其他绘图相关的教程

    展开全文
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  • 公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容作者:易执来源:Python读财用Matplotlib进行可视化过程中,很多时候为了更直观地展现数据大小,会将具体的数值标注在图形中,比如...

    公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容

    作者:易执

    来源:Python读财

    在用Matplotlib进行可视化过程中,很多时候为了更直观地展现数据大小,会将具体的数值标注在图形中,比如在柱状图上标明数值大小。

    这篇文章会以一个实际的案例,详细讲讲如何给数据加注解,同时也介绍一下一种比较骚的操作,即Matplotlib的内嵌图(把一张小图嵌入到一张大图中),学会这个后,你能够绘制出这种图形

    数据注释

    演示的数据集为2016年抵美(到达美国)人数排名前十的国家数据,包含国名和具体入境人数,人数的具体单位为百万人次

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
    
    x_data = ['加拿大','墨西哥','英国','日本','中国','德国','韩国','法国','巴西','印度']
    y_data = [13.428347,12.255948,3.019111,2.352919,2.09833,1.322882,1.282097,1.127868,1.109066,0.874016]
    

    有了数据后,可以非常快地画出一张柱状图

    fig,ax = plt.subplots(figsize=(16,6))
    ax.bar(x_data,y_data)
    

    接下来开始加注释,即在柱状图上显示具体数值。在Matplotlib中,为数据加上注释有两种方式,一种是使用ax.text(),另一种则是ax.annotate()

    ax.text()

    ax.text()的主要作用是为图中加上一些text,也就是文字。不仅是能够加注释,只要指定了坐标,可以在图上的任何坐标加上text

    函数中的几个重要的参数,具体介绍一下

    • x:x的坐标

    • y:y的坐标

    • s:要加的文字

    • rotation:文字旋转的角度

    • fontsize:文字字体大小

    • fontweight:文字字体粗细

    需要注意的是,每次调用ax.text()只能生成一个Text对象,也就是说每次只能加一个注释,多个的话需要写循环生成

    所以一般加注释是这么一个流程:先确定注释的横纵坐标-->写循环调用ax.text()

    fig,ax = plt.subplots(figsize=(16,6))
    ax.bar(x_data,y_data)
    
    # 循环生成text
    # horizontalalignment参数设置注释居中显示
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        ax.text(x,y+0.05,y,fontsize=14,horizontalalignment='center')
    

    关于图表美化方面,这里暂时不过多赘述。

    ax.annotate()

    相比于ax.text()ax.annotate()更像是专门为做注释而生的,annotate便是注释的意思。

    ax.annotate()的注释功能更强大,除了加入文本注释外,如果有需要还能够加上箭头→进行指示。

    一些主要的参数如下:

    • s:注释文本

    • xy:要加注释的数据点位置

    • xytext:文本注释的位置,默认情况下为xy

    • arrowprops:一个控制箭头的属性的dict,如果需要显示箭头,必须要设置

    这里比较有意思的两个参数是xyxytext,二者貌似没啥区别的样子,这个地方确实很容易产生困惑。

    一般情况下,sxy是必须要设置的参数,如果不指定,xytext默认和xy一致。

    但如果要设置箭头的话,xy的坐标则定义了箭头的头部xytext则指定箭头的尾部和文本注释的位置,实际画图来理解看看。

    ax.annotate()ax.text()的画图流程是一致的,都需要循环生成注释。

    不设置箭头,简单加上注释

    fig,ax = plt.subplots(figsize=(16,6))
    ax.bar(x_data,y_data)
    
    
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        ax.annotate(y,(x,y+0.05),fontsize=14,horizontalalignment='center')
    

    加上注释并设置箭头

    fig,ax = plt.subplots(figsize=(16,6))
    ax.bar(x_data,y_data)
    
    # 箭头头部坐标(x,y)
    # 箭头尾部坐标(注释坐标)为(x,y+1)
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        ax.annotate(y,xy = (x,y),xytext = (x,y+1),fontsize=14,horizontalalignment='center',
                   arrowprops =dict(arrowstyle='->'))
    # 将纵坐标范围扩大
    ax.set_ylim([0,16])
    

    设置了显示箭头之后,可以明显地看出,箭头是由xytext坐标指向xy的坐标的,所以,当你不需要设置箭头的时候,xytext设置的意义并不大。

    内嵌图

    内嵌图大家可能用的比较少,但这种图其实还是挺有用的。

    拿上面的数据例子来说,柱状图显示了2016年抵美人数排名前十的国家的具体人数,如果这时想结合各大地域抵美人数的占比数据进行分析,该如何绘图?

    一个比较直接的想法是用subplots子图来实现,比如上边显示柱状图,下边显示饼图,如下:

    zhou_name = ['西欧','亚洲','南美洲','大洋洲','加勒比地区','中东地区','中美洲','东欧','非洲']
    zhou_percent = [36.2,30.8,13.9,4.3,4.1,3.8,2.8,2.6,1.5]
    
    fig,ax = plt.subplots(2,1,figsize=(16,12))
    ax[0].bar(x_data,y_data)
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        ax[0].annotate(y,(x,y+0.05),fontsize=14,horizontalalignment='center')
    
    ax[1].pie(zhou_percent,labels=zhou_name,autopct='%1.1f%%')
    

    这当然是可行的,但还有更好的方案,那便是内嵌图。注意到这里的柱状图右侧有很大的留白部分,如果把饼图放到柱状图右侧的留白部分会显得更加直观。

    内嵌图有两种生成方式,一种是fig.add_axes(),另一种则是使用inset_axes()

    fig.add_axes()

    fig.add_axes()就是在原有的Figure上加上一个新的区域Axes,然后在这个区域中绘制图形。

    使用这个方法的话需要指定新增的这个区域AxesFigure中的相对位置和区域大小,输入参数均为相对于原来Figure的比例值,如下:

    # left和bottom控制新Axes的位置
    # width和height控制新Axes的大小(长宽)
    # 这些均用相对数来表示,大小在0-1之间
    left,bottom,width,height = [0.5,0.3,0.5,0.5]
    
    fig,ax1 = plt.subplots(figsize=(16,6))
    ax1.bar(x_data,y_data)
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        ax1.annotate(y,(x,y+0.05),fontsize=14,horizontalalignment='center')
    
    # 运用fig.add_axes()新增一个区域Axes绘图
    ax2 = fig.add_axes([left,bottom,width,height])
    ax2.pie(zhou_percent,labels=zhou_name,autopct='%1.1f%%')
    

    inset_axes

    相比于fig.add_axes()需要对相对位置进行调试,使用inset_axes()进行绘图则可以方便进行定位。

    inset_axes中的位置由参数loc设置,可以用字符串控制,也可以输入数字,具体如下:

    'upper right'  : 1

    'upper left'   : 2

    'lower left'   : 3

    ......

    'upper center' : 9

    'center'       : 10

    # 使用前需要先导包
    from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
    
    fig,ax1 = plt.subplots(figsize=(16,6))
    ax1.bar(x_data,y_data)
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        ax1.annotate(y,(x,y+0.05),fontsize=14,horizontalalignment='center')
    
    # 将内嵌图置于右侧,宽度和长度分别为相对长度
    ax2 = inset_axes(ax1,width = '60%',height = '60%',loc='right')
    ax2.pie(zhou_percent,labels=zhou_name,autopct='%1.1f%%')
    

    美化方面这里就不再多讲了,具体可以参照这篇文章超好看!手把手教你用Matplotlib画一张好看的图

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  • 优秀图片标注工具 推荐

    千次阅读 2016-11-23 16:39:21
    设计项目沟通过程中常碰到2D/3D图片上加批注(如:箭头、横线、圈等),如何快速简单地添加呢?这有个最简单的方式,就是软件——图驴。

    什么是硫酸纸?


    可以在线上快速画概念草图,批注渲染图或任何图片


    标注常见文档,无需见面,精确表达意见


    多人协同绘制与标注


    流水式,批作业式,需求统一管理


    硫酸纸功能在哪里能找到?


    1、打开您的图驴PC端,找到工作云组的图标,选择并点击它(红圈标注)


    1472548478307009321.png


    2、选择您想要沟通的工作云组,然后左键双击。在弹出来的页面中,选择并点击项目(红圈标注)


    1472548478362077814.jpg


    3、在项目一栏中,选择您想要打开的硫酸纸即可


    1472548478363086410.jpg


    如何使用硫酸纸?


    1、新建硫酸纸


    在打开硫酸纸的界面中,选择页面左上角“图驴”按钮红圈标注),在弹出的下拉框中点击新建

    硫酸纸,并根据需求来选择硫酸纸的颜色。


    1472548478611019338.jpg1472548479141079379.png



    2、硫酸纸基本功能


    (1)按住鼠标左键不放,可以对整个图片进行拖拽。(红圈标注)



    (2)可以使用语音、文字、图片标注功能



    (3)可以用此功能来画实体直线和箭头



    (4)画笔功能和橡皮擦功能



    3、样式设置


    14.png


    4、硫酸纸列表功能


    浏览其他人对此硫酸纸做的批注,打开硫酸纸后点击这个功能(红圈标注)



    硫酸纸列表打开后的效果,如下图,可以同时看多人批注,或者单击图层看某一个人的批注



    如何上传硫酸纸?


    将想要上传的图片上传到项目云组中,之后云服务器会对上传的文件进行解析、替换材质、加密并转换格式,完成后将收到通知,此时便可以双击打开或右键菜单打开。(红圈标注)
     

    【支持上传的图片项目格式为:.jpg/.jpeg/.png/.bmp/】

    【支持上传的文档项目格式为:.doc/.docx/.wps/.wpt/.dot/.ppt.pptx/.dpt/.dps/.pdf

    【支持上传的CAD项目格式为:.dwg


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  • python在图片上绘制标注

    千次阅读 2020-11-13 11:37:27
    所以写了一个代码,通过在图片上绘制标注框来直观地判断标注文件是否存在问题,也可以绘制经过网络预测之后的box框。 参考文档:python读取数据集并生成txt文件 一、文件路径 # -*- coding:utf-8 -*- import os ...

    前言

    最近帮人跑代码的时候遇到了不少问题,后来发现他提供给我的数据集中标注文件不太准确,部分box框没有很好地框到物体。所以写了一个代码,通过在图片上绘制标注框来直观地判断标注文件是否存在问题,也可以绘制经过网络预测之后的box框。
    参考文档:python读取数据集并生成txt文件

    一、文件路径

    # -*- coding:utf-8 -*-
    import os
    import numpy as np
    import colorsys
    import random
    from PIL import Image,ImageFont, ImageDraw
    
    annotation_path = '../model_data/dataset/boats/boats.txt'
    classes_name = '../model_data/dataset/boats/boat.txt'
    font_path = '../model_data/simhei.ttf'
    

    annotation_path 是数据集的txt文件索引,classes_name 存放了所有类别名称,font_path存放的是字体文件(也可以不设置)

    二、在图片上绘制标注框

    #获取所有类别
    def get_classes(classes_path):
        classes = os.path.expanduser(classes_path)
        with open(classes) as f:
            class_names = f.readlines()
        class_names = [c.strip() for c in class_names]
        return class_names
    
    def show_ground_truth(annotation_line):
        print(annotation_line)
        line = annotation_line.split()
        #获取图片
        image = Image.open(line[0])
        #获取GT_box框
        boxes = np.array([np.array(list(map(int, box.split(',')))) for box in line[1:]])
        #获取类别数
        class_names = get_classes(classes_name)
    
        # 生成绘制边框的颜色。
        # h(色调):x/len(self.class_names)  s(饱和度):1.0  v(明亮):1.0
        # 对于所有种类的目标,确定每一种目标框的绘制颜色,即:将(x/80, 1.0, 1.0)的颜色转换为RGB格式,并随机调整颜色以便于肉眼识别,
        hsv_tuples = [(x / len(class_names), 1., 1.) for x in range(len(class_names))]
        colors = list(map(lambda x: colorsys.hsv_to_rgb(*x), hsv_tuples))  # hsv转换为rgb
        # hsv取值范围在[0,1],而RBG取值范围在[0,255],所以乘上255
        colors = list(map(lambda x: (int(x[0] * 255), int(x[1] * 255), int(x[2] * 255)),colors))
        # 定义字体
        font = ImageFont.truetype(font=font_path,size=np.floor(3e-2 * np.shape(image)[1] + 0.5).astype('int32'))
        # 设置目标框线条的宽度
        model_image_size=[416,416,3]
        thickness = (np.shape(image)[0] + np.shape(image)[1]) // model_image_size[0]
    
        for i in range(len(boxes)):
            # 创建一个可以在给定图像上绘图的对象
            draw = ImageDraw.Draw(image)
    
            #获取目标框
            left, top, right, bottom, predicted_class = boxes[i]
            predicted_class = class_names[predicted_class]
            label = '{}'.format(predicted_class)
            top = top - 5
            left = left - 5
            bottom = bottom + 5
            right = right + 5
    
            # 防止目标框溢出
            top = max(0, np.floor(top + 0.5).astype('int32'))
            left = max(0, np.floor(left + 0.5).astype('int32'))
            bottom = min(np.shape(image)[0], np.floor(bottom + 0.5).astype('int32'))
            right = min(np.shape(image)[1], np.floor(right + 0.5).astype('int32'))
    
            #定义标签文字
            label_size = draw.textsize(label, font)
            label = label.encode('utf-8')
            # 确定标签(label)起始点位置:标签的左、下
            if top - label_size[1] >= 0:
                text_origin = np.array([left, top - label_size[1]])
            else:
                text_origin = np.array([left, top + 1])
    
            #画目标框,线条宽度为thickness(这里画了很多个框重叠起来)
            for i in range(thickness):
                draw.rectangle(
                    [left + i, top + i, right - i, bottom - i],
                    outline=colors[class_names.index(predicted_class)])
            #画标签框
            # draw.rectangle(
            #     [tuple(text_origin), tuple(text_origin + label_size)],
            #     fill=colors[class_names.index(predicted_class)])
            # 填写标签内容
            # draw.text(text_origin, str(label, 'UTF-8'), fill=(0, 0, 0), font=font)
            del draw
        #展示图片
        image.show()
    

    1、按空格将annotation_line分隔开,获取图片的路径和所有标注框的坐标和类别信息。
    2、定义绘制边框的颜色,将hsv格式转换成RGB格式。定义字体样式。设置目标框线条的宽度(为了保证线条的宽度在不同的图片上看起来都比较合适,这里将宽度设置为图片的长宽加起来除以416)。
    3、利用for循环在图片上依次画框。为防止目标框溢出,目标框的上、左两个坐标小数点后一位四舍五入;目标框的下、右两个坐标小数点后一位四舍五入,与图片的尺寸相比,取最小值。
    4、最后画目标框(这里实际上画了很多框聚在一起,所以看起来才有宽度)和标签框(如果目标太多显得拥挤可以将代码注释掉),显示图片。

    三、主函数

    if __name__ == '__main__':
        file = open(annotation_path)
        lines = file.read().splitlines()
        #随机读取一张图片
        #show_ground_truth(random.choice(lines))
    
        #读取所有图片
        for line in lines:
            show_ground_truth(random.choice(lines))
            os.system("pause");
    

    既可以随机读取一张图片,也可以遍历所有图片。

    四、总结

    如果你在处理过程中遇到了任何问题,都可以在下方进行留言和评论。

    展开全文
  • 代码里面有详细的注释。开发环境的配置记得要把需要的库添加进去。
  • C#给图片加日期源码(亲测可用)
  • 图片加编号或注释

    2019-08-10 11:52:18
    文章目录选中图片右键鼠标->插入题注 选中图片 右键鼠标->插入题注 新建标签就是图1,图标1,前面的汉字吧! 编号就是图1,图A后面的吧!
  • 本博文源于Latex图片插入学习,学习图片插入时,不知道图片应该放在什么位置才能让路径寻找到,经过我的一段摸索发现图片不过最好跟你所在latex程序一起即可,不用操很多心上面,仔细了解每一个知识点即可。
  • javascript插件:jquery.ipicture.js地图做标记并可以用图文及链接展示(非常棒!)
  • //图片路径  BufferedImage image = ImageIO.read(new File("d:\\test.jpg"));  Graphics g = image.getGraphics();  g.setColor(Color.RED);//画笔颜色  g.drawRect(100, 100, 100, 100);//矩形框...
  • 如何 matplotlib 中加注释和内嵌图

    千次阅读 2020-07-01 08:30:00
    用Matplotlib进行可视化过程中,很多时候为了更直观地展现数据大小,会将具体的数值标注在图形中,比如柱状图标明数值大小。这篇文章会以一个实际的案例,详细讲讲如何给数据注解,...
  • 一,效果图:  二,代码: \begin{figure}[t] \centering  \begin{tabular}{cc} \begin{minipage}[t]{2in} \includegraphics[width=1.8in]{gestalt_theory/similarity.jpg} \caption{Similarit...
  • LaTex 在图片上添加文字和公式

    千次阅读 2019-08-16 16:26:30
    使用宏包 \usepackage{overpic} 使用方法 \usepackage{overpic} \begin{overpic}[scale=0.35 or width=1\textwidth=1]{图片名称} …… \end{overpic} 示例
  • 微信支付的安全措施:一、使用手机自带的图片编辑功能:1,打开图库或相册,找到要添加文字的照片,点开图片,然后点击图片下方的“编辑”,弹出的选项中找到“标注”,接着选择标签的样式。选好后,点击标签,就...
  • vue在图片标注矩形框

    2021-04-16 09:46:57
    <template> <div id="test" style="user-select: none;"> <button @click="fangda">放大</button> <button @click="suoxiao">缩小</button> ...button v-s
  • 在图片上画出标注目标框和类别python程序,还是比较简单的,直接一份代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 2018/07/11 by DQ import cv2 import os try: import xml.etree.cElementTree as ET...
  • NULL 博文链接:https://dbajun.iteye.com/blog/242763
  • 人群计数数据集UCF-QNRF中给的标注信息为.mat的二进制文件,里面存储了标注点的所有位置,现在要做的是将这些信息加入原始图片中,有标注的地方打标记点进行可视化,使用opencv具体操作如下: 原始图片: import ...
  • 本文主要包含以下内容: ...图片来源:Ren, Y., Zou, Y., Liu, Y. et al. Synthesis of orthogonally assembled 3D cross-stacked metal oxide semiconducting nanowires. Nat. Mater. (2019) ..
  • #设置X,Y轴的下限 plt.xlim(-np.pi,np.pi) plt.ylim(-1,1) #设置关键刻度 plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2.0,np.pi/2,np.pi]) #添加文字,第一个参数是x轴坐标,第二个参数是y轴坐标,以数据的刻度为基准 plt.text(0.0...
  • python实现图片加水印

    2020-12-02 16:37:30
    由于公司业务需求,使用python+PIL+opencv等模块实现对图片加水印以及图片缩放比例后水印,并生成图片base64格式图片,代码里注释很详细,都可以看懂。 图片路径修改成本地图片位置,直接就可以运行。
  • 本文实例为大家分享了python实现简单图片物体标注工具的具体代码,供...如果图片标注了物体,则生成一个相同名称额外后缀_bbox的文件,来保存标注信息。 2、标注的方式:按下鼠标左键选择物体框的左上角,松开鼠

空空如也

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怎么在图片上加标注