python函数图像平移,对数函数平移后的图像

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

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1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

如何通过python寻找背景图片的最小重复单元

这个问题跟image registration很相似 ，其实就是假设图像A和图像B之间存在一个平移(以及旋转)关系 ，使得平移后A和B重合的部分差别最小。

具体到这个问题， 只需要将源图像A和目标图像B都设成输入图像， 然后计算图像差的时候 。算平移后A和B重合的部分就可以了， 这样可以算出来一个平移向量， 有了平移向量之后， 在输入图像上面任意一点开始 ，这个点和他自身加上平移向量得到的点所围成的矩形一定是重复单元。

至于要最小重复单元， 只需要找到最短的平移向量就可以了， 不过需要去掉平凡解（零向量）。

以前看过image registration的东西有个快速的方法可以做到这一点。

先将源图片和目标图片降采样几次， 得到图像金字塔 先对金字塔顶端图片上寻找最佳匹配。 然后将最佳匹配对应的平移旋转参数作为初始估计， 再在下一层级的图像上再次估计 直到最后在原图像上估计。

python读取保存多帧图片数量少了

一开始我以为是图片大小比例不对，因而通过以下代码进行修改：

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

但是无论怎么修改，始终会出现这种情况，要么是下面显示不完全，要么就是左边显示不完全。这是为什么呢？

这是因为colorbar会占据右边位置，导致输出的图片偏左。

摸索了半天，最终解决方法是，在savefig()的参数中添加bbox_inches = 'tight'。

plt.colorbar()

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

plt.show()

完美解决！！！

怎么用python实现一个坐标图的平移和缩放

最容易想到的应该是DP算法，即取初始轨迹的起点A和终点B连线，计算每个点到这条线的距离，距离最大的点C若小于要求误差则结束；

否则将C点加入压缩后的数据集，对AC和CB重复以上过程直至满足误差要求。

怎样使用Python图像处理

Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。

当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。

PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。

但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。

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Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。

可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。

示例代码如下：

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务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑。Python图像处理所具有的一个显著优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95%。

Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都 能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。

不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两 者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显著的编程风格差 异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载