matlab中countour函数绘制万有特性

时间: 2023-11-02 17:03:08 浏览: 57
在Matlab 中,contour 函数用于绘制等高线图,而不是绘制万有特性。如果要绘制万有特性图,可以使用其他适当的函数和方法。 万有特性是指描述物体或系统特性的有关曲线或曲面,通常包括不同参数之间的关系。在电子学中,万有特性通常指代表电压和电流之间关系的曲线。要绘制万有特性图,通常可以执行以下步骤: 1. 定义电路或系统的模型并确定参数的范围。例如,可以使用电阻、电容和电感元件的数学模型,并选择适当的参数范围。 2. 创建一个参数向量来表示各个参数的取值。可以使用linspace函数创建一系列等间隔的参数值,或者使用特定数值进行定义。 3. 使用循环结构遍历参数向量,并在每个参数下计算电压和电流的值。这可以使用基本的电路方程和计算方法来完成。 4. 将每个参数下计算得到的电压和电流值保存到矩阵中。 5. 使用plot函数或者surf函数将所得的电压和电流矩阵绘制成图像。plot函数可以用于绘制二维图像,而surf函数可以用于绘制三维图像。 总的来说,要绘制万有特性图,需要明确电路或系统的模型,并使用适当的数学工具和函数进行计算和绘图。
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Traceback (most recent call last): File "D:\学习\作业\pythonProject\代码\traditional\main.py", line 9, in <module> num, hand_rgb = count_hand_number(bi_hand, img) File "D:\学习\作业\pythonProject\代码\traditional\hand_number.py", line 11, in count_hand_number _, countour, _= cv2.findContours(bi_hand, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

这个错误通常出现在使用cv2.findContours()函数时,返回值未正确赋值。该函数的返回值有三个,分别为图像、轮廓和层次结构。因此,建议检查一下你的代码中是否正确使用了这三个变量。你可以尝试打印一下cv2.findContours()函数的返回值,看看是否缺少了某个变量。如果确实缺少了某个变量,可以尝试修改代码,确保正确使用该函数。

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import cv2 as cv def contours_area(cnt): # 计算 countour 的面积 (x, y, w, h) = cv.boundingRect(cnt) return w * h # 载入原图 img = cv.imread('cat.png') # 图像二值化 img_bin = cv.inRange(img, lowerb=(9, 16, 84), upperb=(255, 251, 255)) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) img_bin = cv.erode(img_bin, kernel, iterations=1) img_bin = cv.dilate(img_bin, kernel, iterations=2) contours, hierarchy = cv.findContours(img_bin,cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours=cv.drawContours(img_bin, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #抠图-带罩层的二值化与操作 #img跟它本身进行或/与操作(其实他们的结果是一样的) 在罩层区域(MASK)内进行。罩层区域为0, 黑色。 #二值化操作就是 如果两个img的该点的像素点都不为零则保留原来的取值,否则就是黑色。 mask = img.copy() mask[:] = 0 cv.drawContours(mask, contours, -1, (255,255,255), -1) img_cutout = cv.bitwise_or(img,mask) background=np.zeros_like(img) background[:,:,:]=(150,198,12) new_background = cv.bitwise_or(background, background, mask=cv.bitwise_not(mask)) new_img=cv.add(new_background,img_cutout) cv.imshow('binary',new_img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows找错误

这是一个Python函数的开头,用于导入需要使用的库。其中numpy库被导入并重命名为np,用于进行数学计算和数组操作;matplotlib库中的pyplot子库被导入并重命名为plt,用于绘制图形;cv2库被导入并重命名为cv,用于图像处理。 函数名称为contours_area,它的参数是一个轮廓,用于计算该轮廓的面积。

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