plt.savefig调整输出尺寸
时间: 2023-07-21 22:02:56 浏览: 116
要调整保存图像的输出尺寸,可以使用 `plt.figure` 函数来设置图像的大小,然后再使用 `plt.savefig` 函数保存图像。下面是一个示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个大小为(6, 4)的图像
fig = plt.figure(figsize=(6, 4))
# 绘制图像
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
# 调整保存图像的尺寸
fig.set_size_inches(12, 8)
# 保存图像
plt.savefig('output.png', dpi=300)
```
在上面的示例中,我们首先创建一个大小为(6, 4)的图像,并绘制一条曲线。然后使用 `fig.set_size_inches` 函数将图像的尺寸调整为(12, 8)。最后,使用 `plt.savefig` 函数将图像保存为名为 'output.png' 的文件,并指定 dpi 参数为 300。
你可以根据需要调整 `figsize` 和 `dpi` 来满足你的具体需求。
相关问题
如何用代码使用 plt.savefig() 将图像保存到文件中。
使用 plt.savefig() 将 Matplotlib 绘制的图像保存到文件中可以通过以下代码实现:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制图像
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
# 保存图像到文件
plt.savefig('plot.png')
```
这段代码会将绘制的图像保存到当前目录下的 plot.png 文件中。你可以将文件名替换成你想要的文件名,比如 'myplot.pdf' 或者 'figure.jpg' 等等。保存的文件格式可以根据文件名的后缀进行自动识别。如果要保存的图像比较复杂,你可以通过调整参数来控制输出的图像质量和大小。
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') #保存图片怎么提取超像素块的位置和大小
要提取超像素块的位置和大小,可以按照以下步骤进行:
1. 遍历所有超像素块,计算每个超像素块的位置和大小信息,例如左上角坐标、宽度和高度等。
2. 将每个超像素块的位置和大小信息保存到一个列表或数组中,以便后续使用。
以下是一个示例代码,使用SLIC算法提取超像素块的位置和大小:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 进行SLIC超像素分割
seg = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLIC, 100, 10)
segments = seg.iterate(10)
# 获取超像素块位置和大小
superpixel_blocks = []
for i in range(seg.getNumberOfSuperpixels()):
mask_i = segments == i
x, y, w, h = cv2.boundingRect(mask_i.astype(np.uint8))
superpixel_blocks.append((x, y, w, h))
# 输出结果
print(superpixel_blocks)
```
请注意,以上代码仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行调整。