如何得知每个子图的尺寸大小

对于每个子图的尺寸大小，通常在图像处理中可以使用OpenCV等图像处理库进行计算。可以通过以下步骤来获取每个子图的尺寸大小：

1. 使用图像处理库读取原始图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化，得到二值图像。
3. 对二值图像进行轮廓检测，得到每个子图的轮廓信息。
4. 对每个子图的轮廓信息进行分析和处理，得到每个子图的尺寸大小。

注意，这里的具体操作可能会因应用场景不同而有所差异。

相关问题

每个子图的大小应该如何调整

要调整每个子图的大小，您可以使用`subplots()`函数创建子图时，通过调整`figsize`参数来指定每个子图的宽度和高度。

例如，以下代码将创建一个2x2的子图网格，并指定每个子图的宽度为6英寸，高度为4英寸：

figure, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6, 4))

您可以根据需要调整`figsize`的值来控制每个子图的大小。较大的值会导致更大的子图，较小的值会导致更小的子图。

请注意，`figsize`参数接受一个包含两个值的元组，分别表示宽度和高度（以英寸为单位）。

考察知识点：add axes0 绘制多子图 使用 add_axex0方式，按如下要求绘制两个子图。 需要满足以下条件： 1.绘制两个子图，一个在左上角，一个在右下角 2.为每个子图图表设置中文表名。 3.为每个子图图表设置线条样式，样式自选 4.为每个子图图表设置线条上点形状，形状自选 5.为每个子图图表修改线上点大小，大小自选 6.为每个子图图表设置线条颜色，颜色自选 7.为每个子图图表设置网格线。 8.为每个子图图表设罝图例

以下是一个示例代码，可以绘制两个子图，满足上述要求：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制第一个子图
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x, y1, '-o', markersize=4, color='red', label='正弦曲线')
ax1.set_xlabel('时间')
ax1.set_ylabel('数值')
ax1.set_title('左上角子图')
ax1.grid(True)
ax1.legend()

# 绘制第二个子图
ax2 = fig.add_axes([0.6, 0.2, 0.3, 0.3])
ax2.plot(x, y2, '--^', markersize=6, color='blue', label='余弦曲线')
ax2.set_xlabel('时间')
ax2.set_ylabel('数值')
ax2.set_title('右下角子图')
ax2.grid(True)
ax2.legend()

# 显示图形
plt.show()

说明：

1. 使用 `subplots()` 函数创建第一个子图的 `Axes` 对象，使用 `add_axes()` 函数创建第二个子图的 `Axes` 对象。
2. 使用 `plot()` 函数绘制曲线，设置线条样式、点形状、颜色和图例。
3. 使用 `set_xlabel()` 和 `set_ylabel()` 函数设置坐标轴标签，使用 `set_title()` 函数设置子图标题。
4. 使用 `grid(True)` 函数设置网格线。
5. 使用 `legend()` 函数设置图例。
6. 使用 `show()` 函数显示图形。