我正在尝试使用python的底图库在地图上显示数据。我拥有的数据是二维数组(72X144)。我已经能够显示一张地图,但当我在地图上显示数据时,它看起来像这样:
我的问题是,我如何显示数据,使其扩展整个地图?我不知道怎么改变地图的大小。
我的代码如下所示:
import numpy as np
from matplotlib import pylab as plt
from pylab import *
from matplotlib import colors
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
A = np.fromfile('198
我计划使用伪彩色软拷贝表示状态(PCSPS)将像素值从灰度空间映射到rgb空间。我不希望将原始dicom文件中的光度解释设置为“调色板颜色”(它是MONOCHROME2),并添加颜色lut以避免编辑/复制原始文件(顺便说一下,上面的方法适用于获取假彩色图像)
我创建了一个表示文件(*.pre),其中包含以下字段,其中引用SOP实例UID引用我的dicom文件。当我将表示文件加载到weasis中时,我可以看到更改的Modality和VOI的效果,但是颜色调色板lut不起作用,图像仍然是灰度图像。
(0002, 0001) File Meta Information Version O
使用matplotlib,我已经生成了下面的极图,它显示了到附近飞机的角度和距离(使用半正弦公式计算)。此图由56132个单独的点组成。
其代码与文档中的示例几乎相同:
ax = plot.subplot(111, polar=True)
# Orient the plot with north (0 degrees) to the top
ax.set_theta_zero_location('N')
ax.set_ylim(bottom=0, top=100)
c = plot.scatter(r, t)
plot.savefig('test.png&
我已经通过OpenCV读取了文件夹中的所有图像。然后转换为灰度,使用pyplot我已经显示了所有的图像。但是,与灰阶图像不同,图像看起来是黄色的。
import glob
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.color import rgb2gray
images = [cv2.imread(file) for file in glob.glob(r"C:\Users\USER\Handcrafted dataset/*.jpg")]
for img in images:
img = rgb2
我有一个8位图像('Example_image.tif'),我想使用来自.csv文件('Pseudocolor_sheet.csv')的自定义RGB值来伪彩色。在.csv文件中,行表示像素值(0-255),而列1、2、3分别表示对应的红色、绿色和蓝色强度。当前,代码生成一个图像,其中所有像素都显示为白色。我试图找出如何正确地映射RBG值。谢谢!到目前为止,我的情况如下:
clc;
clear;
close all;
[filename,filepath] = uigetfile({'C:\Users\'},'Select Example
我终于有时间尝试查科了,所以这个问题可能太天真了。目前,我正试图绘制一个非常大的8位(又称灰度,也就是单通道)图像类型的numpy.uint8。似乎不管我做什么,图像都是彩色的。以下是我基于查科附带的image_plot.py示例编写的代码:
#!/usr/bin/env python
"""
Draws an simple RGB image
- Left-drag pans the plot.
- Mousewheel up and down zooms the plot in and out.
- Pressing "z" brings up
我从一篇研究论文中复制了一个深层次的CNN。当我最初构建模型时,我假设批处理的大小是1。但是,现在我已经了解了更多关于批处理大小的知识,我想使用40的批处理大小。
这是
这是一个非常深的网络,因此我将在下面展示一个更基本的项目版本:
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7168])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7168, 3])
#MANY CONVOLUTIONS OMITTED HERE
#one of many transpose convolutions, the 40
我正在从Keras模型创建一个Tensorflow Estimator。目前,估计器被创建,模型被训练,模型被评估没有问题。然而,在最后一次评估中,由于我使用了FinalExporter接口,模型被导出,并且我得到了一个尺寸不匹配错误: INFO:tensorflow:Performing the final export in the end of training.
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
Traceback (most recent call last):
File "/home/austinguo/.../lib/python3
我想在Tensorflow 2中写一个简单的,自己的指数层,它应该采用n个输入x_1,.,x_n并输出一些幂x_1^e_1,.,x_n^e_n,其中e_1,.,e_n是可训练的参数。
例如,这个指数层和一个密集层(具有输出维数1)可以学习形式a_1_x_1^e_1+...+a_n_x_n^e_n的任何函数,这是正规线性回归的一个简单扩展。
然而,我在工作上没有运气。到目前为止,我已经写了如下:
import tensorflow as tf
class Exponent(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self):
super
当在python2中运行时,我在try块本身中发现了这段检测异常的代码。
import sys
for i in range(3):
try:
if sys.exc_info()[1]:
print("Exception found")
else:
print("Exception not found")
raise Exception("Random exception")
except Exception as e:
来自C#程序的Python触发器运行良好。
仅来自Python的批处理脚本无法工作。
我试图通过C#调用Python来执行一个批处理文件。仅使用仅使用Python脚本的批处理文件触发器而不执行
当我们运行低谷的MVC应用程序时,但是当Python脚本直接运行时,它工作得很好。
System.Diagnostics.Process process = new System.Diagnostics.Process();
System.Diagnostics.ProcessStartInfo startInfo = new System.Diagnostics.ProcessStar