在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行零阈值化。阈值化是一个将每个像素的值相对于阈值进行更改的过程。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在零阈值化中，将强度值小于阈值的像素设置为 0。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：定义阈值和 max_val。步骤 3：将这些参数传递给 cv2.threshold 值并指定阈值化的类型… 阅读更多

只需使用 plt.ylabel(rotation='horizontal')，我们就可以根据需要对齐标签。步骤使用 [0, 5] 和 [0, 5] 列表绘制线条。使用 ylabel 方法并传递 rotation='horizontal' 设置 Y 轴的 y 标签。使用 xlabel 方法设置 X 轴的 x 标签。要显示绘图，请使用 plt.show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([0, 5], [0, 5]) plt.ylabel("Y 轴", rotation='horizontal') plt.xlabel("X 轴") plt.show()输出

在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行截断阈值化。阈值化是一个将每个像素的值相对于阈值进行更改的过程。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在截断阈值化中，大于阈值的值将减少到阈值。其他每个像素保持不变。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：定义阈值和 max_val。步骤 3：将这些参数传递给 cv2.threshold 值并指定阈值化的类型… 阅读更多

在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行反二值化阈值化。阈值化是一个将每个像素的值相对于阈值进行更改的过程。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在反二值化阈值化中，如果像素值小于阈值，则将其赋予最大值，即白色。如果大于阈值，则将其赋予 0，即黑色。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤… 阅读更多

使用 figure() 的 figsize 属性，我们可以更改图形大小。要更改图形的格式，我们可以使用 savefig 方法。步骤将图形大小存储在变量中。创建新图形或激活现有图形，并使用给定的图形大小。使用 x 绘制线条。使用其大小设置图像标题。使用 savefig() 方法保存图形。示例from matplotlib import pyplot as plt figure_size = (10, 10) plt.figure(figsize=figure_size) x = [1, 2, 3] plt.plot(x, x) plt.title("图形尺寸为：{}".format(figure_size)) plt.savefig("imgae.png", format="png")输出

只需使用 pyplot 包的 savefig 方法并提及文件格式，我们就可以将输出保存为 SVG 格式。步骤使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。使用 np.array(0, 5) 创建 xpoints 和 ypoints。使用 xpoints 和 ypoints 绘制线条。使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。要以 SVG 格式保存文件，请使用 savefig() 方法，其中图像名称为 myImagePDF.svg，格式为“svg”。要显示图像，请使用 plt.show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() xpoints = np.array([0, 5]) ypoints = np.array([0, ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行二值化阈值化。阈值化是一个将每个像素的值相对于阈值进行更改的过程。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在二值化阈值化中，如果像素值小于阈值，则将其赋予 0 值，即黑色。如果大于阈值，则将其赋予 255，即白色。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：定义… 阅读更多

在本程序中，我们将对图像进行下采样。下采样是在保持图像的二维表示的同时降低空间分辨率。它通常用于缩小图像。我们将使用 openCV 库中的 pyrdown() 函数来完成此任务。原始图像算法步骤 1：读取图像。步骤 2：将图像作为参数传递给 pyrdown() 函数。步骤 3：显示输出。示例代码import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg') print("pyrDown 之前图像的大小：", image.shape) image = cv2.pyrDown(image) print("pyrDown 之后图像的大小：", image.shape) cv2.imshow('DownSample', image)输出pyrDown 之前图像的大小： (350, ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用 Pillow 库计算每个通道中所有像素的平均值。图像共有三个通道，因此我们将获得一个包含三个值的列表。原始图像算法步骤 1：导入 Image 和 ImageStat 库。步骤 2：打开图像。步骤 3：将图像传递给 imagestat 类的 stat 函数。步骤 4：打印像素的平均值。示例代码from PIL import Image, ImageStat im = Image.open('image_test.jpg') stat = ImageStat.Stat(im) print(stat.mean)输出[76.00257724463832, 69.6674300254453, 64.38017448200654]

使用 matplotlib 的 plot 方法并使用不同的颜色集设置图例。步骤使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用 plt.plot() 方法和 [9, 5]、[2, 5] 和 [4, 7, 8] 数组绘制线条。初始化两个变量；location = 0 用于最佳位置，border_drawn_flag = True（如果要为图例绘制边框，则为 True。如果未绘制边框，则为 False）。使用 plt.legend() 方法设置图例，并相应地设置 location 和 border_drawn_flag 以在图表中获得完美的图例。使用 plt.show() 方法显示图形。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.ylabel("Y 轴") ... 阅读更多