用imshow(matrix, []);axis on;xlabel('widcol');axis on;ylabel('θ');title('randon')，matlab画出来的图太小了怎么显示大图效果

时间: 2023-08-22 15:07:53 浏览: 126
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matplotlib基础绘图命令之imshow的使用

star5星 · 资源好评率100%
你可以使用`figure()`函数在新的窗口打开一个画布，然后使用`set()`函数设置画布的大小和位置，例如： ```matlab figure('Position',[100 100 800 600]); % 设置窗口位置和大小 imshow(matrix, []); % 显示图像 axis on; % 显示坐标轴 xlabel('widcol'); % x轴标签 ylabel('θ'); % y轴标签 title('randon'); % 图像标题 ``` 其中`Position`参数中的四个数字分别表示窗口左下角的x坐标、y坐标、宽度和高度，可以根据需要进行调整。
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import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6); attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10)) show_heatmaps(attention_weights, xlabel=’Keys’, ylabel=’Queries’)

这段代码调用了之前定义的show_heatmaps函数，并传入了一个注意力权重矩阵作为参数。注意力权重矩阵是一个10x10的单位矩阵，表示了一个查询和键之间的关注程度。 在这段代码中，我们首先创建了一个10x10的单位...

i=imread('circuit.tif'); i1=imrotate(i,30,'crop'); bw=edge(i1,'canny'); subplot(2,3,1);imshow(i);xlabel('原始图像'); subplot(2,3,2);imshow(i1);xlabel('旋转后的图像'); subplot(2,3,3);imshow(bw);xlabel('边缘检测图像'); [H,theta,rho] = hough(bw); subplot(2,3,4); hold on; imshow(imadjust(mat2gray(H)),[],'XData',theta,'YData',rho,'Initialmagnification','fit'); title('峰值检测'); xlabel('\theta(degrees)'); ylabel('\rho'); axis on,axis normal,hold on P=houghpeaks(H,10,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); x=theta(P(:,2)); y=rho(P(:,1)); plot(x,y,'s','color','red'); lines=houghlines(bw,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7); subplot(2,3,5),imshow(i1); title('检测到的线段'); hold on; max_len=0; for k=1:length(lines) xy=[lines(k).point1;lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'color','green'); plot(xy(1,1),xy(1,2),'LineWidth',2,'color','yellow'); plot(xy(2,1),xy(2,2),'LineWidth',2,'color','blue'); len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2); if(len>max_len) max_len=len; xy_long=xy; end end plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'color','red');解释这段代码

3. 第三行代码使用Canny边缘检测算法对旋转后的图像i1进行边缘检测，并将结果存储在变量bw中。 4. 第四至第七行代码通过Hough变换检测图像中的直线，并将结果存储在变量H、theta和rho中。其中，H是Hough变换后的...

plot、scatter、hist、bar、pie、imshow、contour、subplots、legend、xlabel、ylabel、title 在matplotlib是干什么用的

这些都是matplotlib中常用的绘图函数，分别用于绘制不同类型的图形，如plot用于绘制折线图，scatter用于...subplots用于创建多个子图，legend用于添加图例，xlabel和ylabel用于添加坐标轴标签，title用于添加图表标题。

close all clear all clc [I,map]=imread('peppers.png');%读入图像 Ta = affine2d([cosd(30) -sind(30) 0: sind(30) cosd(30) 0: 0 0 1]); Ia = imwarp(I, Ta); Tb = affine2d([5 0 0: 0 10.5 0: 0 0 1]); Ib = imwarp(I, Tb); xform = [1 0 55: 0 1 115: 0 0 1]; Tc = affine2d(xform); Ic = imwarp(I, Tc, 'XData', [1 (size(I,2)+xform(3,1))], 'YData', [1 (size(I,1)+xform(3,2))], 'FillValues', 255); Td = affine2d([1 4 0: 2 1 0: 0 0 1]); Id = imwarp(I, Td, 'FillValues', 255); set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]); set(0,'defaultFigureColor',[1 1 1]); figure subplot(121),imshow(Ia),axis on; subplot(122),imshow(Ib),axis on; figure subplot(121),imshow(Ic),axis on; subplot(122),imshow(Id),axis on;

非常抱歉，你提供的修改后的代码仍然有错误。这个错误是因为仿射变换矩阵的构造不正确。 请将原来的代码修改为以下形式： matlab Ta = affine2d([cosd(30) -sind(30) 0; sind(30) cosd(30) 0;...

4）使用hough函数对BW进行Hough变换得到变换域H,theta以及rho； 5）使用imshow显示变换域H（注：显示之前先使用rescale函数将H的数值范围缩放到[0,1]之间，再使用imadjust函数进行灰度调整），显示时imshow的’XData’设置为theta，以设置图像x轴的范围，’YData’设置为rho，以设置图像y轴的范围，且参数‘InitialMagnification’设置为‘fit’以缩放整个图像以适合窗口。使用xlabel和ylabel函数设置x轴和y轴的标签，通过axis on设置坐标轴的显示，axis normal自动调节坐标轴的纵横比。 6）使用houghpeaks找出前5个极大值并将极大值的坐标（即theta和rho的索引）输出为数组P； 7）通过数组P的坐标信息找到对应的（theta，rho）对，并在5）中得到的H图像中将极大值通过plot函数标示出来，极大值使用红色空心圆标示。

xlabel和ylabel函数用于设置坐标轴的标签，axis on和axis normal则用于控制坐标轴的显示。 接着，我们使用houghpeaks函数找出前5个极大值，并将它们的坐标输出为数组P。这些极大值代表了在图像中出现频率最高的直线...

g=back; %%%铁轨参数 rotI =g; BW = edge(rotI,'canny'); imwrite(BW,'canny.bmp'); [H,T,R] = hough(BW,'RhoResolution',0.8,'Theta',-85:0.8:85);%√ %imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,... % 'InitialMagnification','fit'); %xlabel('\theta'), ylabel('\rho'); %axis on, axis normal, hold on; P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); x = T(P(:,2)); y = R(P(:,1)); %plot(x,y,'s','color','white'); % Find lines and plot them lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',77);%√ figure(3) imshow(rotI), hold on max_len = 0;

这段代码主要是在对一张图像进行边缘检测、霍夫变换和直线检测...- imshow(rotI), hold on：在原始图像上绘制检测到的直线。 需要注意的是，这段代码并没有完成所有的图像处理过程，可能需要根据具体需求进行修改。

d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.asnumpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6)解释一下

这段代码是用于显示矩阵的图像，其中使用了 matplotlib 库中的 subplots 函数创建了一个包含多个子图的图像，然后使用循环遍历每个...其中，使用了 imshow 函数将矩阵转换为图像，并使用 colorbar 函数添加了颜色条。

import itertools def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix(DNN)', cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting normalize=True. """ plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, cm[i, j], horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label')

具体来说，首先使用 imshow() 函数在图像上绘制混淆矩阵，然后添加标题和颜色条。接着在 x 轴和 y 轴上标注类别名称，并根据 normalize 参数选择是否对混淆矩阵进行归一化处理。最后，使用 text() 函数在每个...

[x11,x22] = size(k); x_1 = linspace(1,x11,x11); y_1 = linspace(1,x11,10*x11); x_2 = linspace(1,x22,x22); y_2 = linspace(1,x22,10*x22); [X1,Y1] = meshgrid(x_1,x_2); [X2,Y2] = meshgrid(y_1,y_2); deltek_l = interp2(X1,Y1,k',X2,Y2); deltek_l_1=deltek_l'; % deltek_l_1=rot90(deltek_l_1) % 光束传输图像（纵向） figure;imshow(deltek_l_1,[]); %%%自动调整数据的范围以便于显示 imagesc(x,z,deltek_l_1); set(gca,'YDir','normal'); colormap jet xlabel('r(\mu m)') ylabel('z(mm)') set(get(gca,'xlabel'),'FontWeight','bold','FontSize',24) set(get(gca,'ylabel'),'FontWeight','bold','FontSize',24) set(get(gca,'title'),'FontWeight','bold','FontSize',24) set(gca,'FontWeight','bold','FontSize',14) colorbar %mesh(k); axis on

具体来说，首先根据输入的矩阵 k 的大小生成两个等间距的向量 x_1 和 x_2，然后用这两个向量生成网格矩阵 X1 和 Y1，再用 linspace 函数生成更密集的向量 y_1 和 y_2，用这两个向量再生成网格矩阵 X2 和 Y2。...

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加噪声 def noise(img): out = img rows, cols, chn = img.shape for i in range(250): x = np.random.randint(0, rows) y = np.random.randint(0, cols) out[x, y, :] = 255 return out if __name__ == "__main__": image = cv2.imread('game1(1).jpg') plt.subplot(3, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('Original') noise_img = noise(image) plt.subplot(3, 2, 2) plt.imshow(noise_img) plt.axis('off') plt.title('noise') # 均值滤波 result1 = cv2.blur(noise_img, (5, 5)) plt.subplot(3, 2, 3) plt.imshow(result1) plt.axis('off') plt.title('mean') # 方框滤波 result2 = cv2.boxFilter(noise_img, -1, (5, 5), normalize=1) plt.subplot(3, 2, 4) plt.imshow(result2) plt.axis('off') plt.title('box') # 高斯滤波 result3 = cv2.GaussianBlur(noise_img, (3, 3), 0) plt.subplot(3, 2, 5) plt.imshow(result3) plt.axis('off') plt.title('gaussian') # 中值滤波 result4 = cv2.medianBlur(noise_img, 3) plt.subplot(3, 2, 6) plt.imshow(result4) plt.axis('off') plt.title('median') plt.show() 为什么读取的图片是紫色的

3. 图片通道顺序错误：OpenCV默认使用BGR通道顺序，而matplotlib默认使用RGB通道顺序。如果读取的图片通道顺序与预期不符，会导致颜色显示不正常。可以尝试使用cv2.cvtColor()函数将BGR顺序转换为RGB顺序。 4. 图片...

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)

plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) # 保存图片 plt.savefig('path/to/save/image.png') 将 path/to/image1.png 和 path/to/image2.png 替换为您要读取的两张图片路径，将 path/to/...

pycharm将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分开显示

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 显示第一个子图 plt.show() # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('...

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion Matrix', cmap=plt.cm.Blues): plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) fmt = 'd' thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label')

这是一个绘制混淆矩阵的函数。混淆矩阵是一种衡量分类器性能的方法，通过计算真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量，可以得到分类器的准确率、召回率等指标。在这个函数中，输入参数包括混淆矩阵对象、类别名称、...

将plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10)分别保存为两个图片文件

plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 保存第一个子图到本地文件 plt.savefig('original_image.png') # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1)...

解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()

- title：绘制图表的标题 - cmap：绘图使用的颜色映射 - normalize：是否归一化混淆矩阵 函数首先计算了准确率和错误率，然后根据参数设置绘制图表。如果没有指定颜色映射，则使用默认的蓝色映射。如果提供了类别...
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智能衣柜的设计中是如何应用嵌入式系统与物联网技术实现个性化定制的？

智能衣柜作为家居智能化的重要分支，其设计理念的核心在于利用先进的嵌入式系统和物联网技术来优化用户体验。嵌入式系统作为智能衣柜的“大脑”，承担着数据处理、存储和决策的角色。通过在衣柜中集成传感器、微控制器和通信模块，嵌入式系统能够实现对衣物存储环境的实时监控，并根据衣物类型、使用频率等因素智能分配存储空间。 参考资源链接：[智能衣柜：现状、发展趋势与未来创新](https://wenku.csdn.net/doc/uty55wcr9r?spm=1055.2569.3001.10343) 物联网技术的应用，则使智能衣柜能够通过网络连接到用户的智能设备，如智能手机或平板电脑，实现远程监控和管理。