python大图套小图,python大图找小图

发布时间：2022-11-22

本文目录一览：

  1. Python 做散点图时怎么用一个个小图片代替散点？
  2. python 如何实现N个小图标随机不重叠放置到一个大图里？
  3. python无缝拼接多张图片
  4. python 大图中是否含有小图
  5. 请问可以用python实现将大图片变成小图片处理吗，这边要做一个图像识别，太大的分辨率运行慢
  6. 如何用python实现网络图节点权重的添加以及如何把一个非连通的大网络图分成多个小网络图

Python 做散点图时怎么用一个个小图片代替散点？

大量重复渐变过程,不过现在要使渐变半径小多。在画布上随... 那就差不多了。 用图像调节去色,去掉图像的颜色信息

python 如何实现N个小图标随机不重叠放置到一个大图里？

思路： ①画布的大小已经确定，横纵坐标位置最大值都是500 ②以坐标左下角为零点，任选一个坐标作为图片左上角的点，我们需要放进去的图片缩放后的像素分别为(x,y) ③从上面的图片可以看到，不管图片怎么旋转，中间的区域都是随便放，中间区域坐标范围为[(x^2+y^2)^0.5,500-(x^2+y^2)^0.5]，由于坐标默认正方形，那么横纵坐标的范围都是这个，在这个区间，你的图片可以任意旋转放置都不会出界 ④四条边和四个角算的原理跟上面一样，这是一张图片放置 ⑤第二张以上的图片放置也是一样的，不同的是要加一个重合的判定，如果随机的值生成的图形跟图片区域中得任意图形重合，则再选取一个随机数重新生成大小和旋转，直至放进去没有重合为止，重合可以通过面积运算，没有交叉的区域设为0，交叉的区域设为1即可判断。 ⑥重复以上操作，直至15张全部放置完成即可

python无缝拼接多张图片

经常需要将网店页面上保存的多张详情页图片，一键拼接为完整图片，作为参考用，但在PS里拼接虽然简单，但还是挺麻烦的，所以自己写了这个小程序。 支持不同尺寸的图片拼接，以文件名排序第一张为基准。 注意，建议提前将待拼接的图片以“1.jpg,2.jpg...”的形式命名，以免拼接后顺序不对。

python 大图中是否含有小图

用zoomed_inset_axes

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset
ax4ins = zoomed_inset_axes(ax4, 2.2, loc=1)
ax4ins.plot(wav4, flx4, color='black')
ax4ins.set_xlim(6800, 7800), ax4ins.set_ylim(40, 100)
ax4ins.set_xticks(np.arange(7000, 8000, 500))
ax4ins.set_yticks(np.arange(40, 100, 20))
# ax4ins.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(50))
# ax4ins.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(20))
ax4ins.yaxis.tick_right(), ax4ins.yaxis.set_label_position("right")

请问可以用python实现将大图片变成小图片处理吗，这边要做一个图像识别，太大的分辨率运行慢

python有一个图像处理库——PIL，可以处理图像文件。PIL提供了功能丰富的方法，比如格式转换、旋转、裁剪、改变尺寸、像素处理、图片合并等等等等，非常强大。 举个简单的例子，调整图片的大小:

import Image
infile = 'D:\\original_img.jpg'
outfile = 'D:\\adjust_img.jpg'
im = Image.open(infile)
(x, y) = im.size  # read image size
x_s = 250  # define standard width
y_s = y * x_s / x  # calc height based on standard width
out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)  # resize image with high-quality
out.save(outfile)
print 'original size: ', x, y
print 'adjust size: ', x_s, y_s
'''
OUTPUT:
original size: 500 358
adjust size: 250 179
'''

如何用python实现网络图节点权重的添加以及如何把一个非连通的大网络图分成多个小网络图

networkx是python的一个库，它为图的数据结构提供算法、生成器以及画图工具。近日在使用ryu进行最短路径获取，可以通过该库来简化工作量。该库采用函数方式进行调用相应的api，其参数类型通常为图对象。 函数API的调用，按照以下步骤来创建构建图：

  1. networkx的加载 在python中调用networkx通常只需要将该库导入即可
import networkx as nx
  1. 图对象的创建 networkx提供了四种基本图对象：Graph，DiGraph，MultiGraph，MultiDiGraph。 使用如下调用方式，可以创建以上四种图对象的空图。
G = nx.Graph()
G = nx.DiGraph()
G = nx.MultiGraph()
G = nx.MultiDiGraph()

在 networkx中，图的各个节点允许以哈希表对象来表示，而对于图中边的各个参量，则可以通过与边相关联的方式来标识，一般而言，对于权重，用weight作为keyword，而对于其他的参数，使用者可以采用任何除weight以外的keyword来命名。 3. 在2中，创建的只是一副空图，为了得到一个有节点、有边的图，一般采用下面这个函数：

G.add_edge(1, 2)  # default edge data=1
G.add_edge(1, 2)  # specify edge data=0.9

add_edge()函数，该函数在调用时需要传入两个参数u和v，以及多个可选参数 u和v即图中的两个节点，如果图中不存在节点，在调用时会自动将这两个节点添加入内，同时构建两个节点之间的连接关系，可选参数通常指这条边的权重等关系参量。需要注意的是，如果图中已经存在了这条边，重新进行添加时会对这条边进行跟新操作（也就是覆盖了原有的信息）。 对于该函数，除了上述的构建方式以外，还有以下几种方式来创建边：

G.add_edge(*e)  # single edge as tuple of two nodes
G.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7)  # using many arguments to create edge
G.add_edges_from([(1, 2)])  # add edges from iterable container

有时候，当采用默认方式创建边以后，我们可能还会往边里面添加边的相关参数，这时候，可以采用下面的方式来更新边的信息：

# For non-string attribute keys, use subscript notation.
G.add_edge(1, 2)
G[1][2].update({0: 5})  # 更新边的信息
G.edges[1, 2].update({0: 5})  # 更新边的信息
# 上述两种更新方式，择一选取即可

细心的朋友可能注意到我在写创建图的内容的时候，提到了add_edges_from()函数，该函数也是用来创建边的，该方式与add_edges()略有不同，比之add_edges()采用一个一个节点的方式进行创建，它来的更为便利。这个函数在调用时，需要一个节点元组作为参数以及多个可选参数作为边的信息。你可以这么传递： 默认创建节点之间的边：

G.add_edges_from([(u, v)])

也可以这么写，在创建的同时添加信息：

G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label='WN2898')

通过上述方式，就构建了一个3-4-1的图的连接，并给每条边打上了标签。 由此你就可以创建出自己的图模型了。

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