subplots_adjust输入参数

`subplots_adjust()`方法常用于调整子图之间的位置关系。该方法包含多个参数，常见的参数如下：

- left：子图区域左侧与画布左侧的距离。
- right：子图区域右侧与画布右侧的距离。
- bottom：子图区域底部与画布底部的距离。
- top：子图区域顶部与画布顶部的距离。
- wspace：子图之间的宽度间距，为子图宽度的比例值。
- hspace：子图之间的高度间距，为子图高度的比例值。

其中，`left`、`right`、`bottom`、`top`的取值范围为0到1之间的小数值，表示相对于画布的比例位置。`wspace`和`hspace`的取值范围也是0到1之间的小数值，表示相对于子图的宽度或高度的比例值。

例如，以下代码将创建两个子图，并将它们的间距调整为0.5倍的子图高度：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 1)
axs[0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[1].plot([1, 2, 3], [6, 5, 4])
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
plt.show()

运行代码后，你会看到两个子图之间的间距增加了，相邻的两张图片之间的距离是单个图片高度的0.5倍。

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def plot_images(images, titles, height, width, n_row=1, n_col=4): plt.figure(figsize=(1.8 * n_col, 2.4 * n_row)) plt.subplots_adjust(bottom=0, left=.01, right=.99, top=.90, hspace=.35) for i in range(n_row * n_col): plt.subplot(n_row, n_col, i + 1) plt.imshow(images[i].reshape((height, width)), cmap=plt.cm.gray) plt.title(titles[i], size=12) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

这是一个用于绘制图像的函数，输入参数包括图像数据、标题、图像高度、图像宽度、行数和列数等。具体作用如下：

- images: 图像数据，是一个二维数组，每一行表示一张图像的像素值；
- titles: 图像标题，是一个字符串数组，存储每张图像对应的标签信息；
- height: 图像高度，以像素为单位；
- width: 图像宽度，以像素为单位；
- n_row: 绘制图像的行数，默认为1；
- n_col: 绘制图像的列数，默认为4。

该函数使用matplotlib库绘制图像，并设置了图像的排列方式、大小、标题、坐标轴等属性。在函数中，通过循环遍历图像数据和标题数组，并用imshow函数绘制每张图像，并设置对应的标题信息。最后用show()函数显示绘制的图像。

def Gabor_process(img): # get shape H, W, _ = img.shape # gray scale gray = BGR2GRAY(img).astype(np.float32) # define angle As = [0, 45, 90, 135] # prepare pyplot plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0, hspace=0, wspace=0.2) out = np.zeros([H, W], dtype=np.float32) # each angle for i, A in enumerate(As): # gabor filtering _out = Gabor_filtering(gray, K_size=11, Sigma=1.5, Gamma=1.2, Lambda=3, angle=A) # add gabor filtered image out += _out # scale normalization out = out / out.max() * 255 out = out.astype(np.uint8) return out

这是一个使用 Gabor 滤波器对图像进行处理的函数。具体来说，输入参数为图像，输出为处理后的图像。函数首先获取输入图像的尺寸和灰度图像，接着定义了一组 Gabor 滤波器的角度，并准备好 pyplot（可能是用于可视化的工具包）。

在处理过程中，函数针对每个角度，应用了 Gabor 滤波器对灰度图像进行滤波，并将每个角度的滤波结果相加。最后，对结果进行了归一化和类型转换，输出处理后的图像。