VScode导出图片不要白边

要导出无白边的图片，可以按照以下步骤进行：

1. 点击 VS Code 编辑器中的“终端”选项卡，选择“新终端”打开一个新的终端窗口。

2. 在终端中输入以下命令并运行：

   code --disable-gpu

这个命令将会以禁用 GPU 的方式启动 VS Code 编辑器。

3. 在编辑器中打开要导出的文件，并调整好图片的大小和位置。

4. 点击编辑器的“查看”选项卡，选择“命令面板”打开命令面板。

5. 在命令面板中输入“screenshot”，选择“Capture Screenshot”命令并运行。

6. 编辑器将会自动截取当前编辑器窗口的截图，并保存为 PNG 格式的文件。这个文件将会保存在编辑器的工作区中。

通过以上步骤，你可以导出无白边的图片。如果你需要导出其他类型的文件，可以在截图后使用其他工具进行转换。

相关问题

matlab生成图片有白边

在Matlab中生成的图片存在白边的问题。这种情况下，可以使用一些命令来消除白边。首先，如果只有一幅图像，可以使用Edit—Copy Figure命令截图，但这样得到的图片会含有白边。为了消除这个问题，可以使用以下命令：

- 图片的大小由width和height决定，位置由left和bottom决定。通过调整这些参数，可以使图片的白边减少。例如，通过设置left的值越小，图片的左边的白边就越少。同样地，通过设置bottom的值越小，图片底边的白边也会减少。

- 如果窗口中包含多个子图，例如使用subplot命令时，需要对每个子图进行调整。在每个subplot中都要添加set命令，并调整相应的参数来消除白边。

需要注意的是，这些参数的大小可以根据实际情况进行调整，以找到最合适的布局。通过调整这些参数，你可以消除Matlab生成的图片的白边问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

matlab输出图片去掉白边

在Matlab中，可以使用imcrop函数来裁剪图像，从而去除图像中的白边。具体步骤如下：

1. 加载图像：使用imread函数加载需要处理的图像。

2. 转换为灰度图像：如果原始图像是彩色图像，可以使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。

3. 获取图像边界：使用edge函数获取图像中的边缘，然后使用regionprops函数获取边缘的位置和大小信息。

4. 裁剪图像：根据边界信息，使用imcrop函数裁剪图像，从而去除图像中的白边。

下面是一个简单的示例代码，演示如何去除图像中的白边：

% 加载图像
img = imread('example.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 获取图像边界
edge_img = edge(gray_img);
props = regionprops(edge_img, 'BoundingBox');

% 裁剪图像
cropped_img = imcrop(img, props(1).BoundingBox);

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(cropped_img);
title('裁剪后的图像');

这个示例代码中，我们使用了一个名为example.jpg的图像作为示例。需要根据实际情况修改代码中的图像路径和文件名。