我想用python清除图像上的黑点。因为我需要对图像文件应用ocr处理。
我将图像转换为单色颜色,所以我得到了这个图像;
所以,我想删除黑点;
def temizleHips2 (x,y,w,h,listei):
koordinat=list(nfind(x,y))
x = int(x)
y = int(y)
w = int(w)
h = int(h)
i=0
a=0
m=4
b=0
for i in xrange(8):
b=0
k=koordinat[i]
x2,y2=koordinatparse(k)
if x2>=0
如果您不将samples和isosamples都设置为适当的值,则gnu图生成的轮廓线可能看起来非常奇怪(意外)。我挣扎了几个小时来找出set samples和set isosamples到底如何影响轮廓线的外观,然而,我所观察到的是,将两者都设置为足够大的值将生成好看的等高线。不过,我还是想知道这到底是怎么回事。
在等高线的上下文中,set samples和set isosamples有什么区别?
set samples如何影响等高线的生成?
set isosamples如何影响等高线的生成?
例如,考虑以下简单情况:
unset surface
set contour
我创建了一个包含等值线图f(x,y)和等值线图的零点(0,0)的多重图。不幸的是,点图似乎创建了第二轴框架,如下所示
f(x,y)=2*x**2 - x + 2*y**2 - y - 2
set multiplot
set xrange [-3:3]
set yrange [-3:3]
set isosamples 250
set contour
unset surface
set view map
set key out
set cntrparam levels incremental 0,1,5
splot f(x,y)
plot "< echo '1 1'
等值线是一个没有重复字母的单词,无论是连续的还是非连续的.实现一个函数,该函数确定只包含字母的字符串是否为等价图。假设空字符串是等值线。忽略信箱。
function isIsogram(str){
let NewStr = str.toLowerCase();
for ( let i = 0; i < NewStr.length; i++){
for ( let j = i + 1; j < NewStr.length; j++) {
if ( NewStr[i] === NewStr[j]) {
在gnuket5.0.1中,我尝试绘制一个地图(用pm3d),包括等值线和每个等值线的数值的标签,但都没有成功。看来我只能得到等值线或等值线标签。
set terminal qt font ",14"
unset surface
set title "OASPL [dB]" font ",18"
se xra[-15.401199999999999:14.497400000000001]
set xlabel "x [m]" font ",18"
set ylabel "y [m]" font &
我想在‘location’列下绘制每个组的分布图-location下A、B和C的var1图。当我尝试下面的代码时,它给出了一个单一的分布图。我希望每一组都有单独的地块。任何建议都将受到高度赞赏。
数据帧(file.csv):
location var1 var2
A 122 105
A 126 100
A 137 107
B 145 110
B 153 108
B 138 102
C 129 115
C 130 98
C 149 10
我是gnuplot的新手,正在尝试用文本文件中的xyz数据绘制等值线图。我尝试了许多不同的方法,但都只给出了空白图。
数据在Google Drive中:
set contour base
set pm3d
unset surface
set view map
set xrange [1000:4000]
set yrange [0.2:0.395]
set zrange [0:40000]
splot "relax.txt" using 1:2:3
以下错误消息:警告:单一等值线(扫描)不足以进行pm3d绘图。提示:数据文件中缺少空行?请参阅“帮助pm3d”和常见问题解答。
下面的代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import ticker
n = 50
A = np.tile(np.linspace(-26,-2,n),(n,1))
plt.figure()
plt.contourf(A)
plt.colorbar()
B = np.tile(np.logspace(-26,-2,n),(n,1))
plt.figure()
plt.contourf(B,locator=ticker.LogLocator())
plt.colorbar()
plt.s