在这个程序中，我们将使用 Pillow 库裁剪图像。我们将为此使用 crop() 函数。该函数采用左、上、右、下像素坐标来裁剪图像。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image。步骤 2：读取图像。步骤 3：使用 crop 函数裁剪图像。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image im = Image.open('testimage.jpg') width, height = im.size left = 5 top = height / 2 right = 164 bottom = 3 * height / 2 im1 = im.crop((left, top, right, bottom)) im1.show()输出

在这个程序中，我们将使用 pillow 库读取或加载图像。pillow 库包含一个名为 Image.open() 的方法。此函数将文件路径或文件名作为字符串。要显示图像，我们使用另一个函数 show()。它不需要任何参数。示例代码from PIL import Image im = Image.open('testimage.jpg') im.show()输出

首先，我们可以使用 scatter 方法为不同的数据点创建一个散点图，然后，我们可以使用 plot 方法绘制线条。步骤使用 figure() 方法创建一个新图形，或使用 figure() 方法激活现有图形，图形大小为 (4, 3)。使用 plt.axes() 创建一个添加到当前图形的轴，并将其设置为当前轴。使用 scatter() 方法绘制散点。使用 ax.plot() 方法绘制线条。使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。要显示绘图，请使用 plt.show() 方法。示例import random import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 3)) ax = plt.axes() ax.scatter([random.randint(1, 1000) % 50 for i ... 阅读更多

首先，我们可以使用 plt.bar 和 xticks 创建条形图。然后，我们可以通过在“rotation”键中设置“vertical”或“horizontal”属性来对齐标签。步骤创建包含数字的列表 bars_heights 和 bars_label。使用 bar() 方法制作条形图，使用 bars_heights 和 bars_label 的长度。使用 xticks() 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签，使用 rotation='vertical' 和 bars_label。要显示绘图，请使用 plt.show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt bars_heights = [14, 8, 10] bars_label = ["A label", "B label", "C label"] plt.bar(range(len(bars_label)), bars_heights) plt.xticks(range(len(bars_label)), bars_label, rotation='vertical') plt.show()输出阅读更多

在这个程序中，我们将检测图像中的轮廓。轮廓可以简单地解释为连接所有具有相同颜色或强度的连续点的曲线。轮廓是用于形状分析以及物体检测和识别的有用工具。原始图像算法步骤 1：导入 OpenCV。步骤 2：导入 matplotlib。步骤 3：读取图像。步骤 4：将图像从 bgr2rgb 转换。步骤 5：将 rgb 图像转换为灰度图像。步骤 4：对图像执行阈值处理。步骤 5：查找图像上的轮廓。步骤 6：在图像上绘制轮廓。步骤 7：显示输出。示例代码import cv2 import ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 pillow 库查找图像中的边缘。ImageFilter 类中的 FIND_EDGES 函数帮助我们找到图像中的边缘。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image 和 ImageFilter。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 filter 函数并指定 find_edges 函数。步骤 4：显示输出。示例代码from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) im.show()输出

在这个程序中，我们将使用 openCV 对图像执行反向零阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值发生变化。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其其他值。在反向零阈值处理中，强度值大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：将这些参数传递到 cv2.threshold 值中，并指定... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 openCV 对图像执行零阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值发生变化。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其其他值。在零阈值处理中，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：将这些参数传递到 cv2.threshold 值中，并指定阈值处理的类型... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 openCV 对图像执行截断阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值发生变化。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其其他值。在截断阈值处理中，大于阈值的值将减小到阈值。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：将这些参数传递到 cv2.threshold 值中，并指定... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 openCV 对图像执行反向二值阈值处理。阈值处理是一个过程，其中每个像素的值相对于阈值发生变化。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其其他值。在反向二值阈值处理中，如果像素值小于阈值，则将赋予其最大值，即白色。如果大于阈值，则将赋予其 0，即黑色。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 ... 阅读更多