修改程序for line in lines: values = line.split() i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / interval_dx) j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / interval_dy) if values[3] == '1': matrix[i][j] = 1 # 生成图片 img = Image.new('RGB', (width, height), black_color) for i in range(m): for j in range(n): if matrix[i][j] == 1: img.putpixel((i, j), red_color),第四列数据为1时,将该像素点置为红色,第五列数据为1时,将该点的像素点为白色
时间: 2024-03-29 08:37:37 浏览: 7
修改后的程序如下:
for line in lines:
values = line.split()
i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / interval_dx)
j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / interval_dy)
if values[3] == '1':
matrix[i][j] = 1
img.putpixel((i, j), red_color)
if values[4] == '1':
img.putpixel((i, j), white_color)
修改的部分是在判断第四列数据为1时,将该像素点设置为红色;在判断第五列数据为1时,将该像素点设置为白色。这样就可以根据第四列和第五列数据的不同,给不同的像素点设置不同的颜色。
相关问题
修改程序with open('point.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() matrix = np.zeros((m, n)) for line in lines: values = line.split() i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / avg_interval_dx) j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / (avg_interval_dy * 3)) matrix[i, j] = float(values[2]),将矩阵转换为灰度图像,并作膨胀运算
可以使用OpenCV库将矩阵转换为灰度图像,并对图像进行膨胀运算。以下是修改后的代码:
```
import cv2
import numpy as np
with open('point.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
matrix = np.zeros((m, n))
for line in lines:
values = line.split()
i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / avg_interval_dx)
j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / (avg_interval_dy * 3))
matrix[i, j] = float(values[2])
# 将矩阵转换为灰度图像
gray = cv2.normalize(matrix, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)
# 进行膨胀运算
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(gray, kernel, iterations=1)
# 显示膨胀后的图像
cv2.imshow('Dilation', dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
修改程序for line in lines: values = line.split() i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / interval_dx) j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / interval_dy) if values[3] == '1': matrix[i][j] = 1 # 生成图片 img = Image.new('RGB', (width, height), black_color) for i in range(m): for j in range(n): if matrix[i][j] == 1: img.putpixel((i, j), red_color),第四列数据为1时,将该点的像素点为白色
修改后的程序如下:
for line in lines:
values = line.split()
i = int((int(float(values[0])) - col1_min) / interval_dx)
j = int((int(float(values[1])) - col2_min) / interval_dy)
if values[3] == '1':
matrix[i][j] = 1
img.putpixel((i, j), white_color)
else:
img.putpixel((i, j), red_color)
修改的部分是在判断第四列数据为1时,将该点的像素点设置为白色。同时,在判断第四列不为1时,将该点的像素点设置为红色。这样就可以根据第四列数据的不同,给不同的像素点设置不同的颜色。
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