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怎么在python中使用cv2.cvtcolor
注意，現(xiàn)在OpenCV for Python就是通過NumPy進行綁定的。所以在使用時必須掌握一些NumPy的相關知識！
創(chuàng)新互聯(lián)堅持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務領域包括：網站設計制作、做網站、企業(yè)官網、英文網站、手機端網站、網站推廣等服務，滿足客戶于互聯(lián)網時代的寬甸網站設計、移動媒體設計的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網解決方案。努力成為您成熟可靠的網絡建設合作伙伴！
圖像就是一個矩陣，在OpenCV for Python中，圖像就是NumPy中的數組！
如果讀取圖像首先要導入OpenCV包，方法為：
import?cv2
emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)??
#emptyImage3[...]=0
python中四瓣花的填充顏色怎么更改
python中四瓣花的填充顏色更改步驟：
1、首先，使用matplotlib.pyplot.subplots()函數創(chuàng)建一個子圖，并設置其尺寸。
2、然后，使用matplotlib.pyplot.fill_between()函數繪制四瓣花，并設置其填充顏色。
3、最后，使用matplotlib.pyplot.show()函數顯示圖形。
python中plt.post是什么函數
2018-05-04 11:11:36
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qiurisiyu2016
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?
x軸數據，y軸數據，format_string控制曲線的格式字串?
format_string 由顏色字符，風格字符，和標記字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?
plt.show()
結果
**kwards：?
color 顏色?
linestyle 線條樣式?
marker 標記風格?
markerfacecolor 標記顏色?
markersize 標記大小 等等?
plt.plot([5,4,3,2,1])? ?
plt.show()
結果
plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
結果
plt.plot()參數設置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 顏色設置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 數據(np.array xdata, np.array ydata)
figure 畫板對象a matplotlib.figure.Figure instance
label 圖示
linestyle or ls 線型風格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 寬度float value in points
lod [True False]
marker 數據點的設置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
確定x，y值，將其打印出來
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用來畫圖，自定義畫布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中
plt.show()
plt.close()
結果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
結果：
3、plt.subplot(222)
將figure設置的畫布大小分成幾個部分，參數‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數設置為subplot(111)，則表示畫布整個輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫布上
plt.subplot(222)?
plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形
plt.show()
plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim設置x軸或者y軸刻度范圍
如
plt.xlim(0,1000)? #? 設置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍
plt.ylim(0,20)? ?# 設置y軸刻度的范圍，從0~20
5、plt.xticks()：設置x軸刻度的表現(xiàn)方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設置x軸刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
結果
6、ax2.set_title('xxx')設置標題，畫圖
#產生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#設置標題
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#設置X軸標簽
plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設置X/Y軸標簽是在對應的figure后進行操作才對應到該figure
#設置Y軸標簽
plt.ylabel('Y')
#畫散點圖
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點圖是在對figure進行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#設置圖標
plt.legend('show picture x1 ')
#顯示所畫的圖
plt.show()
結果
7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數這些畫出來）
繪圖都可以調用matplotlib.pyplot庫來進行，其中的hist函數可以直接繪制直方圖
調用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的參數非常多，但常用的就這六個，只有第一個是必須的，后面四個可選
arr: 需要計算直方圖的一維數組
bins: 直方圖的柱數，可選項，默認為10
normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認為0
facecolor: 直方圖顏色
edgecolor: 直方圖邊框顏色
alpha: 透明度
histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方圖向量，是否歸一化由參數normed設定
bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍
patches: 返回每個bin里面包含的數據，是一個list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
結果：
a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個柱子的值
b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個柱的區(qū)間范圍
c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?
使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認為一個象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
結果
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plt函數
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python中drawtext的字體顏色設置問題
drawtext如果是wx里面的那個，需要用
dc.SetTextForeground(wx.Colour)
設置文字顏色。
順便說一下TK里面的字體顏色是在create_text函數里面的fill參數設定，比如
canva.create_text(top,left,text='輸出我',font=font.Font(size=16),fill='red')
總的來說，感覺tk里面的要直觀一些，wx里面好多東西要查半天才找得到。
二級Python----Python的內置函數及標準庫（DAY 8）
python的內置函數（68個）
Python考核31個內置函數，
python內置了很多內置函數、類方法屬性及各種模塊。當我們想要當我們想要了解某種類型有哪些屬性方法以及每種方法該怎么使用時，我們可以使用dir()函數和help()函數在python idle交互式模式下獲得我們想要的信息。
? dir()函數獲得對象中可用屬性的列表
Python中的關鍵詞有哪些？
dir(__builtins__)：查看python內置函數
help(‘keywords‘)：查看python關鍵詞
如微分積分方程的求解程序、訪問互聯(lián)網、獲取日期和時間、機器學習算法等。這些程序往往被收入程序庫中，構成程序庫。
只有經過嚴格檢驗的程序才能放在程序庫里。檢驗，就是對程序作充分的測試。通常進行的有正確性測試、精度測試、速度測試、邊界條件和出錯狀態(tài)的測試。經過檢驗的程序不但能保證計算結果的正確性，而且對錯誤調用也能作出反應。程序庫中的程序都是規(guī)范化的。所謂規(guī)范化有三重含義：①同一庫里所有程序的格式是統(tǒng)一的；② 對這些程序的調用方法是相同的；③ 每個程序所需參數的數目、順序和類型都是嚴格規(guī)定好的。
Python的庫包含標準庫和第三方庫
標準庫：程序語言自身擁有的庫，可以直接使用。help('modules')
第三方庫：第三方者使用該語言提供的程序庫。
標準庫： turtle 庫（必選）、 random 庫（必選）、 time 庫（可選）。
? turtle 庫：圖形繪制庫
原理如同控制一只海龜，以不同的方向和速度進行位移而得到其運動軌跡。
使用模塊的幫助時，需要先將模塊導入。
例如：在IDLE中輸入import turtle
dir(turtle)
help(turtle.**)
1.畫布
畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區(qū)域, 我們可以設置它的大小和初始位置。
setup()方法用于初始化畫布窗口大小和位置，參數包括畫布窗口寬、畫布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。
參數:width, height: 輸入寬和高為整數時,表示 像素 ;為小數時,表示占據電腦屏幕的比例。(startx,starty):這一坐標表示
矩形窗口左上角頂點的位置,如果為空,則窗口位于屏幕中心:
例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置開始創(chuàng)建640×480大小的畫布窗體。
2、畫筆
? color() 用于設置或返回畫筆顏色和填充顏色。
例如：color(‘red’)將顏色設為紅色，也可用fillcolor()方法設置或返回填充顏色，或用pencolor()方法設置或返回筆觸顏色。
名稱欄目：python設置顏色函數 python怎么設置顏色
分享路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/doooshe.html
