plt.plot画一个矩形框

可以使用matplotlib库中的Rectangle类来画矩形框，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle

fig, ax = plt.subplots()
rect = Rectangle((0.2, 0.3), 0.4, 0.5, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')
ax.add_patch(rect)
plt.show()

其中，Rectangle类的第一个参数是矩形框的左下角坐标，第二个参数是矩形框的宽度和高度，linewidth参数控制边框线条宽度，edgecolor参数控制边框颜色，facecolor参数控制填充颜色。

相关问题

np.meshgrid生成倾斜的矩形框

np.meshgrid是一个用于生成网格坐标的函数，它可以用来创建二维坐标矩阵。在生成倾斜的矩形框时，可以利用np.meshgrid生成两个坐标轴的网格矩阵，然后通过线性变换来实现倾斜效果。

下面是一个示例代码，演示如何使用np.meshgrid生成倾斜的矩形框：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义矩形框的宽度和高度
width = 5
height = 3

# 生成坐标轴的网格矩阵
x = np.linspace(0, width, num=100)
y = np.linspace(0, height, num=100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 定义线性变换矩阵
theta = np.radians(30)  # 倾斜角度
T = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
              [np.sin(theta), np.cos(theta)]])

# 进行线性变换
X_transformed, Y_transformed = np.dot(T, [X.flatten(), Y.flatten()])

# 将变换后的坐标重新恢复为矩阵形式
X_transformed = X_transformed.reshape(X.shape)
Y_transformed = Y_transformed.reshape(Y.shape)

# 绘制倾斜的矩形框
plt.figure()
plt.plot(X_transformed, Y_transformed, color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Skewed Rectangle')
plt.grid(True)
plt.axis('equal')
plt.show()

运行以上代码，将会生成一个倾斜的矩形框的图像。

t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png')提取每个子块图像的位置和大小信息

可以使用 `regionprops` 函数从分割结果中提取每个子块的位置和大小信息。具体步骤如下：

1. 将分割结果转换为标签图像，其中每个子块的像素值为其对应的标签值。
2. 使用 `regionprops` 函数提取标签图像中每个区域的属性信息，包括区域的位置、大小、像素值等。
3. 遍历所有区域，获取其位置和大小信息。

下面是示例代码：

from skimage.measure import label, regionprops

# 将分割结果转换为标签图像
label_img = label(segments)

# 使用 regionprops 函数提取标签图像中每个区域的属性信息
props = regionprops(label_img)

# 遍历所有区域，获取其位置和大小信息
for prop in props:
    # 获取区域的标签值、位置和大小信息
    label_value = prop.label
    bbox = prop.bbox # (min_row, min_col, max_row, max_col)
    height = bbox[2] - bbox[0]
    width = bbox[3] - bbox[1]
    
    # 在原图上绘制该区域的边界框
    cv2.rectangle(img, (bbox[1], bbox[0]), (bbox[3], bbox[2]), (0, 255, 0), 2)
    
    # 输出该区域的位置和大小信息
    print("Label: {}, Position: ({}, {}), Size: {} x {}".format(label_value, bbox[1], bbox[0], width, height))

其中，`bbox` 表示区域的最小外接矩形，其格式为 `(min_row, min_col, max_row, max_col)`，分别表示矩形左上角和右下角的行列坐标。`height` 和 `width` 分别表示矩形的高度和宽度。在实际使用中，可以根据需求选择输出或保存这些信息。