python伪彩图函数 matlab绘制伪彩图
python matplotlib.pyplot.imshow 函数画二维颜色图
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs)
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From:
改以下参数可以对图片效果进行调整：
举个栗子：
divmod在python中是什么意思?
divmod在python中是内置函数。
divmod函数是Python的内置函数，它可以把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组（a // b，a % b)。divmod()是python标准库的一部分，该库以两个数字作为参数，并将其除法的商和余数作为元组给出。它在许多数学应用中很有用，例如检查数字的可除性并确定数字是否为质数。
在下面的示例中，查看整数和浮点数的情况。在divmod()它们的应用上，我们得到一个结果元组，该元组也可以包含整数和浮点值。＃with integers
print("5 and 2 give:",divmod(5,2))
print("25 and 5 give:",divmod(25,5))
# with Floats
print("5.6 and 2 give:",divmod(5.6,2))
print("11.3 and 9.2 give:",divmod(11.3,9.2))
输出结果
运行上面的代码给我们以下结果－5 and 2 give: (2, 1)
python opencv image 怎么变成伪彩色
OpenCV 生成 伪彩色图像
opencv中没有易用的伪彩色图像生成函数，这里提供一个改造过的函数，利用自定义colorbar 将灰度图像转换成为伪彩色图像，优点在于提供了对于颜色的直观可操控性，转换方便。
函数代码如下：
[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
//function : Pseudo color - enhanced
//author : Xin Yang, Shenzhen Univ., School of medicine
//email : xinyang@szu.edu.cn
//date : 2015.01.23
void C_Assistant::Gray2PseudoColor(IplImage* src ,IplImage *dst)
{
if(dst != NULL)
{
cvReleaseImage(dst);
dst = NULL;
}
dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 3);
IplImage *R, *G,*B;
//Load referred color bar
std::string HeatMapPath = "..\\ColorBar.png";
IplImage* heatmap = cvLoadImage(HeatMapPath.c_str());
//we split the heatmap along the 3 channels
R = cvCreateImage(cvGetSize(heatmap), heatmap-depth,1);
G = cvCloneImage(R);
B = cvCloneImage(R);
cvSplit(heatmap,B,G,R,NULL);
for(int x=0; xsrc-width; x++)
{
for(int y=0;ysrc-height; y++)
{
//memory access to the destination color image (faster than splitting the 3 channels...)
unsigned char *data = ((unsigned char*)(dst-imageData + dst-widthStep*y ))[x*3];
//read the intensity value in the grayscale image
unsigned char gray = src-imageData[src-widthStep*y + x*src-nChannels];
//remember, OpenCV store images as BGR internally !
//So access [2] for Red, [1] for Green et [3] for Blue
float ColorIndex = gray/255.0*heatmap-height;
if(ColorIndex = heatmap-height) ColorIndex = heatmap-height - 1;
data[2] = cvGet2D(R, ColorIndex, 1).val[0]; //Red channel
data[1] = cvGet2D(G, ColorIndex, 1).val[0]; //Green channel
data[0] = cvGet2D(B, ColorIndex, 1).val[0]; //Blue channel
}
}
//Clear
if(heatmap != NULL)
{
cvReleaseImage(heatmap);
heatmap = NULL;
}
}
参考可用的colorbar如下，也可以自己生成来替换。
python函数图的绘制
pre
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
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