Computer >> कंप्यूटर ट्यूटोरियल >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib और NumPy के साथ इमेज पर सर्कल ड्रॉ करना


Matplotlib और NumPy के साथ इमेज पर सर्कल ड्रॉ करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:

  • फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।

  • एक फाइल से इमेज को एरे में पढ़ें।

  • Numpy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं।

  • subplots() मेथड का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट का सेट बनाएं।

  • imshow() मेथड का उपयोग करके डेटा को इमेज के रूप में प्रदर्शित करें, यानी 2D रेगुलर रास्टर पर।

  • एक्सिस बंद करें।

  • वर्तमान एक्सिस पर पैच जोड़ें।

  • फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.patches import Circle

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

img = plt.imread('bird.jpg')

x = np.random.rand(5) * img.shape[1]
y = np.random.rand(5) * img.shape[0]

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(img)
ax.axis('off')

for xx, yy in zip(x, y):
    circ = Circle((xx, yy), 50, color='red')
    ax.add_patch(circ)

plt.show()

आउटपुट

Matplotlib और NumPy के साथ इमेज पर सर्कल ड्रॉ करना


  1. Numpy और Matplotlib के साथ इमेज सेगमेंटेशन ओवरले करें Numpy और Matplotlib के साथ इमेज सेगमेंटेशन ओवरले करें

    Numpy के साथ इमेज सेगमेंटेशन ओवरले करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: 10×10 डायमेंशन का मास्क्ड ऐरे बनाएं। कुछ क्षेत्र के लिए मास्क्ड ऐरे को 1 से अपडेट करें। NumPy का उपयोग करके इमेज डेटा बनाएं। शर्त पूरी होने पर ऐरे को मास्क करें, मास्क्ड डेटा प्राप्त करने के लिए। figure() मेथ

  1. Matplotlib के साथ numpy datetime64 प्लॉट करें Matplotlib के साथ numpy datetime64 प्लॉट करें

    Python में matplotlib का उपयोग करके टाइम सीरीज़ प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: NumPy का उपयोग करके x और y पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके बनाए गए x और y पॉइंट्स प्लॉट करें। फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें। उदाहरण import matplotlib.pyplot as p

  1. मैटप्लॉटलिब के साथ पायथन में समानांतर कई फिगर ड्रा करना मैटप्लॉटलिब के साथ पायथन में समानांतर कई फिगर ड्रा करना

    मैटप्लॉटलिब के साथ पायथन में समानांतर कई फिगर ड्रा करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: नम्पाई का उपयोग करके रैंडम डेटा बनाएं। वर्तमान फिगर में सबप्लॉट जोड़ें, nrows=1, ncols=4 और इंडेक्स=1 पर। imshow() मेथड का उपयोग करके डेटा को इमेज के रूप में प्रदर्शित करें, यानी 2D रेगुलर रैस्टर पर, c