在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像进行二值化阈值处理。阈值处理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。在二值化阈值处理中，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 值，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，因此我们将得到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 类中的 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 pyplot 包的 savefig 方法，我们可以通过指定图形的位置来远程保存图形。步骤要使用不同的后端，可以使用 matplotlib.use('Agg') 方法设置它。使用 plot() 方法绘制线条。使用 savefig() 方法，我们可以远程保存图像，只需输入目录即可。要显示图形，请使用 plt.show()。示例import matplotlib matplotlib.use('Agg') from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3]) plt.savefig("remotely_fig.png")输出

在本程序中，我们将对图像进行上采样。上采样是在保持图像二维表示的同时提高空间分辨率。它通常用于放大图像的某个小区域。我们将使用 OpenCV 库中的 pyrup() 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 pyrup() 函数。步骤 3：显示输出。示例代码import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg') print("pyrUp 之前图像的大小：", image.shape) image = cv2.pyrUp(image) print("pyrUp 之后图像的大小：", image.shape) cv2.imshow('UpSample', image)输出大小 ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用 OpenCV 对图像执行黑色礼帽操作。黑色礼帽变换用于增强亮背景中感兴趣的暗色物体。我们将使用 morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) 函数。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核大小。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 5：显示输出。示例代码import cv2 image = cv2.imread('image_test.jpg') filter_size = (5,5) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, filter_size) image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) cv2.imshow('BlackHat', image)输出

在本程序中，我们将对图像执行白色礼帽操作。白色礼帽操作是一种形态学操作，用于从给定图像中提取小的元素和细节。白色礼帽用于增强暗背景中的亮色物体。我们将使用 morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) 函数原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核大小。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 5：显示输出。示例代码import cv2 image = cv2.imread('tophat.jpg') filter_size = (5, 5) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, filter_size) image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) cv2.imshow('TopHat', image)输出说明作为 ... 阅读更多

以下程序代码展示了如何在 Matplotlib 标签中使用 Tex 绘制换行符。步骤为要绘制换行符的图表设置 X 轴和 Y 轴标签。设置当前 .rcParams 用于 axes facecolor；该组被 axed。使用循环器设置线条组的颜色。颜色列表包含 'r' 表示红色，'g' 表示绿色，'b' 表示蓝色，'y' 表示黄色。Cycler 类有助于从单个位置参数、一对位置参数或关键字参数的组合创建新的 Cycler 对象。绘制多条线... 阅读更多

使用 FuncAnimation 方法，我们可以创建一部电影。我们将创建一个用户定义的方法 update，以持续更改粒子的位置，最后，该方法将返回散点实例。步骤获取粒子的初始位置、速度、力和大小。创建一个新图形，或使用 figsize = (7, 7) 激活现有图形。向当前图形添加一个轴，并将其设为当前轴，具有 xlim 和 ylim。绘制粒子的初始位置的散点图。通过重复调用函数 *func* 来制作动画。我们可以传递一个用户定义的方法，该方法有助于更改... 阅读更多

在 `ticklabel_format()` 方法中使用 `style='plain'`，我们可以限制值转换为科学计数法。步骤使用 `plot()` 方法传递两个列表来绘制一条线。使用 `ticklabel_format()` 方法，并将 `style` 设置为 `'plain'`。如果未设置参数，则格式化程序的相应属性保持不变。`style='plain'` 会关闭科学计数法。要显示图形，请使用 `plt.show()` 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15]) plt.ticklabel_format(style='plain')    # 防止使用科学计数法。 plt.show()输出