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包含python绘制高斯函数的词条

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如何用python实现图像的一维高斯滤波器如何用python实现图像的一维高斯滤波器
现在把卷积模板中的值换一下，不是全1了 ， 换成一组符合高斯分布的数值放在模板里面，比如这时中间的数值最大，往两边走越来越小 ， 构造一个小的高斯包 。实现的函数为cv2.GaussianBlur() 。对于高斯模板，我们需要制定的是高斯核的高和宽（奇数），沿x与y方向的标准差(如果只给x，y=x，如果都给0，那么函数会自己计算) 。高斯核可以有效的出去图像的高斯噪声 。当然也可以自己构造高斯核，相关函数：cv2.GaussianKernel().
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread(‘flower.jpg‘,0) #直接读为灰度图像
for i in range(2000): #添加点噪声
temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])
temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])
img[temp_x][temp_y] = 255
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,‘gray‘)#默认彩色，另一种彩色bgr
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,‘gray‘)
python中plt.post是什么函数2018-05-04 11:11:36
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据 ， y轴数据，format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards：
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80])#缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度 ， 0为完全透明，1为不透明
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 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 数据(np.array xdata, np.array ydata)
figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance
label 图示
linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 宽度float value in points
lod [True False]
marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘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
确定x，y值，将其打印出来
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)#在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

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