作为成熟的科研图表，图例的重要性是不言而喻的。所谓一图敌千言，在气象科研领域，图表是进行数据可视化的利器，而图例是帮助阅读者理解图表信息的关键。绘图库matplotlib中专门辟出一个命令——Legend进行设置。下面首先介绍其常用关键字参数。
之前在进行Matlab编程时，画图总是非常重要的一部分，在这里整理一下常用的绘图函数，以作备用。
我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理，陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。
语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
图例往往位于图形的一角或一侧，用于对所绘制的图形中使用的各种符号和颜色进行说明，对于理解图形有重要的作用。
下面我们将以加利福尼亚州所有城市的数据(提取码666)为例来绘图,最终效果是将绘制出各个城市的位置,同时以城市面积大小来使用不同大小的圆表示
目的： 入Excel数据之后直接有上框和右框（也就是能不能设置这么一个模板），如图：
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备已经在人们的生活中占据了越来越重要的地位
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
此图例指南是legend()中可用文档的扩展 - 请在继续阅读本指南之前确保你熟悉该文档（见篇尾）的内容。
在之前的那篇文章中：深度学习图像分割（一）——PASCAL-VOC2012数据集（vocdevkit、Vocbenchmark_release）详细介绍 我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式，现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。
通常，使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制。一幅数据图基本上包括如下结构：
参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
1. 学习目标 学会使用 cv.line 绘制一条线； 学会使用 cv.circle 绘制圆； 学会使用 cv.rectangle 绘矩形； 学会使用 cv.ellipse 绘椭圆。 2. 图像公共参数说明 2.1 参数说明 参数 说明 img 表示输入图像，允许单通道灰度图像或多通道彩色图像。 color 表示绘制直线的颜色，(b,g,r) 格式的元组，或者表示灰度值的标量。 thickness 表示绘制直线的粗细，默认值 1px，-1 表示内部填充。 lineType 表示绘制直线的线性，默认为 LIN
在本文中，作者通过采用最先进的计算机视觉技术，在数据挖掘系统的数据提取阶段，填补了研究的空白。如图1所示，该阶段包含两个子任务，即绘制元素检测和数据转换。为了建立一个鲁棒的Box detector，作者综合比较了不同的基于深度学习的方法，并找到了一种合适的高精度的边框检测方法。为了建立鲁棒point detector，采用了带有特征融合模块的全卷积网络，与传统方法相比，可以区分近点。该系统可以有效地处理各种图表数据，而不需要做出启发式的假设。在数据转换方面，作者将检测到的元素转换为具有语义值的数据。提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性。此外，作者还提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline，并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。实验结果证明了该系统的有效性。
在我们使用imagesc()函数对矩阵进行绘制图像的时候，经常会出现y轴刻度并不是我们所需要的顺序，例如我们需要从下向上依次递增，而我们绘制的图片却是从上 向下递增，不符合我们需求，于是有如下解决方案。
本节中几乎所有的操作都主要与Numpy而不是OpenCV有关。要想用OpenCV写出更好的优化代码，需要有良好的Numpy知识。
使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。
box off 去掉图例边框，location调整位置，FontSize调整字体大小
你可以通过行和列坐标来访问像素值。对于 BGR 图像，它返回一个由蓝色、绿色和红色值组成的数组。对于灰度图像，只返回相应的灰度。
这里有一个阈值函数，gray_image，将所有图像变为比127更暗直至0或者增加亮度到255，将图像的彩色边框的内容略过。
本文介绍基于ArcMap软件，利用时间滑块功能，对大量多时相栅格遥感影像数据进行动态显示，并生成视频或动图的方法。
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
对于初步接触matplotlib绘图库的朋友来说，绘图的字体设置、轴标签设置、图例和标题是令人头疼的问题，本文关于这些方面做出些许探讨，限于笔者能力有限，如有错误，敬请指正。
方法 首先，我们使用内置的人脸检测算法，从实时视频或图像中检测人脸。在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度，以更好地理解特征。 现在，为了使输出美观，我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。但是，我们希望检测到的人脸是模糊的，所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情，并提到应该模糊人脸的区域。 而且，现在我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
边框 border-image 设置所有边框图像的速记属性。 -border-image-source 用于指定要用于绘制边框的图像的位置 -border-image-sli ce 图像边界向内偏移 -border-image-width 图像边界的宽度 -border-image-outset 用于指定在边框外部绘制 border-image-area 的量 -border-image-repeat 用于设置图像边界是否应重复（repeat）、拉伸（stretch）或铺满（round）。 border-
12、Zero plan相关属性 zeroPlaneColor 设置零线（面）的颜色 zeroPlaneThickness 设置零线（面）的粗细 zeroPlaneAlpha 设置零线（面）的透明度 zeroPlaneShowBorder 是否显示零面的外框 只针对3D图表 zeroPlaneBorderColor 设置零面外框的颜色 只针对3D图表 13、Anchors相关属性
高品质预览：渲染更改的准确预览。此选项可能会影响性能。选择此选项后，在处理图像时，按住鼠标左键（向下滑动）可以查看更高分辨率的预览。取消选择此选项后，即使向下滑动鼠标时，也会显示更低分辨率的预览。
图像的绘制一般都是这样的过程，先导入绘制的库，准备我们要用的数据，将画布建立好，最后就是绘制一下，看看效果。
cv.addWeighted()——实现图像的混合 它的工作原理采用的是一个简单权重公式：g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)
https://github.com/onlyloveyd/LearningAndroidOpenCV
前面我写过一篇关于plotly的文章，简要介绍了一下关于plotly的画图架构，参考链接：
先来了解一下Matplotlib，其实Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python库，它提供了丰富的绘图工具功能，可以用于生成各种静态、交互式和动画图表，能够满足各种需求，从简单的折线图到复杂的3D图表。尤其是在数据科学和可视化领域，Matplotlib用于创建高质量的图表和可视化，而且它是数据科学、机器学习和科学计算领域中最流行的绘图库之一。
之前我们介绍了使用matplotlib绘制柱状图等图像，这篇文章我们将介绍使用matplotlib绘制饼状图，并且我们将介绍使用matplotlib绘制不同类型的饼图，下面我们直接开始绘制。
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook为开发工具，详细介绍Plotly的基础内容。
随着互联网和智能移动设备不断普及，二维码（Quick Response code）已经成为世界上应用最为广泛的信息载体之一。生成二维码的工具也层出不穷，但多数需要在线完成，并且生成的图案也千篇一律，过于单调。
毛玻璃拟态模仿了塑料材质（凹凸质感，凸显层次感），这个新的视觉风格更加注重垂直空间Z轴的使用：
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引用维基百科中的定义，Matplotlib 是 Python 编程语言及其数学扩展包 Numpy 的可视化操作界面。通过利用 Tkinter、wxPython、QT、GTK+ 等通用图形用户界面工具包，为应用程序嵌入式绘图提供了 API。此外，它还有一个基于图像处理库的pylab接口，其设计与 Matlab 十分相似；
DxO FilmPack for mac一款胶片渲染处理软件，用于摄影后期制作，它来自法国DXO公司，在数码影像上可以模拟胶卷的颜色、对比度、颗粒感等独特的软件。
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