python函數(shù)圖像平移,對數(shù)函數(shù)平移后的圖像

Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

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1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫布

1.2.3 添加標題

1.2.4 添加x，y軸名稱

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時，dpi為清晰度，數(shù)值越高越清晰。請注意，函數(shù)結(jié)尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點：創(chuàng)建畫布。

合理調(diào)整figsize、dpi，可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2：plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3：plot內(nèi)簡化設(shè)置

方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。

如何通過python尋找背景圖片的最小重復單元

這個問題跟image registration很相似 ，其實就是假設(shè)圖像A和圖像B之間存在一個平移(以及旋轉(zhuǎn))關(guān)系 ，使得平移后A和B重合的部分差別最小。

具體到這個問題， 只需要將源圖像A和目標圖像B都設(shè)成輸入圖像， 然后計算圖像差的時候 。算平移后A和B重合的部分就可以了， 這樣可以算出來一個平移向量， 有了平移向量之后， 在輸入圖像上面任意一點開始 ，這個點和他自身加上平移向量得到的點所圍成的矩形一定是重復單元。

至于要最小重復單元， 只需要找到最短的平移向量就可以了， 不過需要去掉平凡解（零向量）。

以前看過image registration的東西有個快速的方法可以做到這一點。

先將源圖片和目標圖片降采樣幾次， 得到圖像金字塔 先對金字塔頂端圖片上尋找最佳匹配。 然后將最佳匹配對應(yīng)的平移旋轉(zhuǎn)參數(shù)作為初始估計， 再在下一層級的圖像上再次估計 直到最后在原圖像上估計。

python讀取保存多幀圖片數(shù)量少了

一開始我以為是圖片大小比例不對，因而通過以下代碼進行修改：

plt.figure(figsize=(10,8))

但是無論怎么修改，始終會出現(xiàn)這種情況，要么是下面顯示不完全，要么就是左邊顯示不完全。這是為什么呢？

這是因為colorbar會占據(jù)右邊位置，導致輸出的圖片偏左。

摸索了半天，最終解決方法是，在savefig()的參數(shù)中添加bbox_inches = 'tight'。

plt.colorbar()

plt.savefig(title, dpi=300, bbox_inches = 'tight')

plt.show()

完美解決?。?！

怎么用python實現(xiàn)一個坐標圖的平移和縮放

最容易想到的應(yīng)該是DP算法，即取初始軌跡的起點A和終點B連線，計算每個點到這條線的距離，距離最大的點C若小于要求誤差則結(jié)束；

否則將C點加入壓縮后的數(shù)據(jù)集，對AC和CB重復以上過程直至滿足誤差要求。

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡單易學，功能強大的解釋型編程語言，它有簡潔明了的語法，高效率的高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠簡單而有效地實現(xiàn)面向?qū)ο缶幊?，下文進行對Python圖像處理進行說明。

當然，首先要感謝“戀花蝶”，是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅定了用Python和PIL解決問題的想法，對于PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點我在使用過程中的經(jīng)驗。

PIL可以對圖像的顏色進行轉(zhuǎn)換，并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡單的轉(zhuǎn)換可以通過Image.convert(mode)函數(shù)完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。

但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時，是采用固定的閾 值127來實現(xiàn)的，即灰度高于127的像素值為1，而灰度低于127的像素值為0。為了能夠通過自定義的閾值實現(xiàn)灰度圖到二值圖的轉(zhuǎn)換，就要用到 Image.point函數(shù)。

深度剖析Python語法功能

深度說明Python應(yīng)用程序特點

對Python數(shù)據(jù)庫進行學習研究

Python開發(fā)人員對Python經(jīng)驗之談

對Python動態(tài)類型語言解析

Image.point函數(shù)有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數(shù)可以通過查表的方式實現(xiàn)像素顏色的模式轉(zhuǎn)換。其中table為顏色轉(zhuǎn)換過程中的映射表，每個顏色通道應(yīng)當有256個元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。

可見，轉(zhuǎn)換過程的關(guān)鍵在于設(shè)計映射表，如果只是需要一個簡單的箝位值，可以將table中高于或低于箝位值的元素分別設(shè)為1與0。當然，由于這里的table并沒有什么特殊要求，所以可以通過對元素的特殊設(shè)定實現(xiàn)（0, 255）范圍內(nèi)，任意需要的一對一映射關(guān)系。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任務(wù)相當繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經(jīng)成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應(yīng)該進行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個顯著優(yōu)勢就是可以在企業(yè)的軟件創(chuàng)建和維護階段節(jié)約大量資金，而這兩個階段的軟件成本占到了軟件整個生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對那些不是最初接觸和開發(fā)原始項目的程序員都 能具有這樣的強烈感覺。雖然某些程序員反對在Python代碼中大量使用空格。

不過，幾乎人人都承認Python圖像處理的可讀性遠勝于C或者Java，后兩 者都采用了專門的字符標記代碼塊結(jié)構(gòu)、循環(huán)、函數(shù)以及其他編程結(jié)構(gòu)的開始和結(jié)束。提倡Python的人還宣稱，采用這些字符可能會產(chǎn)生顯著的編程風格差 異，使得那些負責維護代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉(zhuǎn)載

文章題目：python函數(shù)圖像平移,對數(shù)函數(shù)平移后的圖像
分享路徑：http://muchs.cn/article10/phiodo.html

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