有没有一种方法可以让图形命中pyplot中框的边界？

在pyplot中，可以使用以下方法让图形命中框的边界：

使用plt.tight_layout()方法可以调整子图的间距，使得图形能够正好命中框的边界。该方法会根据当前图形的内容自动调整子图的位置和大小。
使用plt.subplots_adjust()方法手动调整子图的位置和大小。该方法可以通过调整参数来控制子图的左、右、上、下边界与框的边界的距离。
可以使用plt.axis('scaled')方法设置坐标轴的缩放，使得图形能够自适应框的边界。该方法会保持x轴和y轴的比例相等，使得图形不会被拉伸或压缩。

这些方法都可以在pyplot中使用，用于调整图形的位置和大小，以确保图形能够命中框的边界。另外，需要注意的是，在调整图形位置和大小时，可以结合使用plt.figure()方法设置图形的大小，以适应框的边界。

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使用 geopandas 和 shapely(.shp) 进行地理空间数据处理和可视化

通过以下代码，我们可以创建一个图形，并使用 plot 函数将地理数据绘制在图形上： import matplotlib.pyplot as plt # 可视化地图 fig, ax = plt.subplots...(figsize=(10, 10)) gdf.plot(ax=ax) plt.show() 这将显示一个具有地理数据的图形窗口，您可以在其中观察地理边界、点、线或多边形等地理要素。...用户输入坐标和清除指定区域内的图形代码中的下一部分需要用户提供两对坐标(x, y)，以定义一个矩形框，我们将在该矩形框内清除地理要素。...用户输入了两对坐标之后，我们使用 shapely 库中的 box 函数构建了一个矩形框，并使用 difference 函数从 GeoDataFrame 中清除了该矩形框内的地理要素。...可视化删除指定区域内的图形之后的地图我们使用相同的方法可视化删除指定区域内图形之后的地图： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) gdf.plot(ax

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利用mAP评估目标检测模型

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使用上图以图形方式确定精度和召回率的最佳值可能有效，因为曲线并不复杂。更好的方法是使用称为 f1 分数的指标，它是根据下一个等式计算的。图片f1 指标衡量准确率和召回率之间的平衡。...AP平均精度 (AP) 是一种将精度召回曲线汇总为表示所有精度平均值的单个值的方法。根据面等式计算 AP。使用遍历所有精度/召回率的循环，计算当前召回率和下一次召回率之间的差异，然后乘以当前精度。...图片更好的替代方法是使用定量测量来对真实框和预测框的匹配程度进行评分。此度量是交并集 (IoU)。 IoU 有助于了解一个区域是否有对象。...它接受以下 2 个参数：gt_box：真实边界框。pred_box：预测边界框。它分别计算交集和并集变量中两个框之间的交集和并集。此外，IoU 是在 iou 变量中计算的。它返回所有这 3 个变量。...左上角的 y 轴。宽高这是汽车图像的真实边界框和预测边界框。

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Matplotlib的详细使用及原理

每个Axes边界框(默认白底黑边)，也有一个Rectangle，通过它可以设置Axes的颜色、透明度等。...Figure.patch属性：是一个Rectangle，代表了图表的矩形框，它的大小就是图表的大小，并且可以通过它设置figure的背景色和透明度。...Axes.patch属性：也是一个Rectangle，代表了绘图坐标轴内部的矩形框（白底黑边），通过它可以设置Axes的颜色、透明度等。...().add_subplot 是 Matplotlib 库中的一个方法，用于在图形中添加子图。...这个方法通常与 pyplot.figure() 一起使用，以创建一个新的图形对象并添加子图。此外还可以绘制误差折线图等各种图形。

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Basemap系列：管理投影

设置边界框 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(llcrnrlon...这就是为什么有些投影会失败的原因，因为有些以经纬度设置的方形框在投影单位中不会给出一个适合的边界框。在此例中，使用的是 UTM (Transverse Mercator)投影。...使用边界框方法绘制区域图是比较容易的，因为从地图中心以 UTM单位计算宽度是非常困难的。...在地图坐标中设置边界框 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(resolution...一些投影可以使用地图坐标设置区域地图范围。投影参数必须要设置（中心点），绘制区域要为全球地图的一部分。注意：只有ortho，geos 和 nsper投影可以使用此方法设置地图范围。

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【好久不见】细评python绘制双y轴图的几种方法

但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。...从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。...2与方法1所绘制图的y轴坐标可以发现，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。...有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。...twinx() ax2.plot( x, x, color='blue', linewidth=10) ax1.set_zorder(2) ax2.set_zorder(1) 除此以外，还有一种较简单的方法可以实现这个目的

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matplotlib 对坐标的控制,加图例注释的操作

我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params（）来控制刻度线定位器的行为。...我们所做的就是为每个绘图分配一个字符串标签，因此legend（）将尝试确定要在图例框中添加的内容。我们通过定义loc参数来设置图例框的位置。...这是可选的，但是我们想要指定一个位置，这个位置最不可能用于绘制图例的图例。将位置值设置为0是非常有用的，因为它会自动检测图形的位置，图例的位置可以与图形重叠最小。...我们指定了一个边界框（bbox_to_anchor），从位置（0.，1.02）开始，宽度为1，高度为0.102。这些是标准化的坐标轴。...参数模式为“None”或“expand”以允许图例框水平放大轴区域。参数borderaxespad定义轴和图例边界之间的填充。对于注释，我们已经定义了一个字符串在坐标xy上的图上绘制。

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一篇文章带你玩转PostGIS空间数据库

您还可以自定义自洽规则。 ST_IsValid(geometry)函数可以用于检测几何图形的有效性。可以修复无效的图形，坏消息是：没有100%确定的方法来修复无效的几何图形。...现在好消息是：可以使用以下任何一种方法在数据库中修复很大一部分的缺陷： ST_MakeValid函数 ST_Buffer函数 5.几何图形的相等在处理几何图形时确定相等可能很困难。...这仅在包围框（矩形）上操作，确保几何图形占用相同的二维范围，但不一定占用相同的空间。它不一定精确，但是可以先用它粗筛，再结合其他方法细选。先粗后细。...6.线性参考线性参考是一种表示要素的方法，这些要素可以通过引用一个基本的线性要素来描述。使用线性参照建模的常见示例包括：公路资产，这些资产使用公路网络沿线的英里来表示。...比如你以你大哥的身高为参考，计算你比他高了多少，判断你有没有长高(前提是你哥不长个了，误~) 具体可以看如下例子。下图是线性参考在交通网中实际的应用，红色的就是线性参考。

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Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（2）目录正文

在最简单的形式中，可以按如下方式创建图形和轴。 fig = plt.figure() ax = plt.axes() ?...在Matplotlib中，图形（类plt.Figure的实例）可以被认为是包含表示轴，图形，文本和标签的所有对象的单个容器。...轴（一个类plt.Axes的实例）就是我们在上面看到的：一个带有刻度和标签的边界框，它最终将包含构成我们可视化的绘图元素。...如果你想要轴的顺序反向显示，你可以简单地颠倒lim参数两个边界点的的顺序就可以完成。...当在单个轴中显示多条线时，创建标记每种线类型的图例是很有用的。同样，Matplotlib有一种快速创建这样一个传奇的内置方式。它是通过（plt.legend（）方法完成的。

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python地理处理包shapely

Python中的多边形内或外 Python中用shapely做（1）生成二个多边形区域，计算想交的面积（2）生成一个点与一多边通过点缓冲来构建一个缓冲圆一般对象和方法 Points LineString...这可以被认为是一个几何体鲁棒性的度量，其中最小间隙值越大，表示几何体越坚固。如果几何图形（例如点）不存在最小间隙，则将返回 math.infinity。该方法需要GEOS 3.6 以上版本。...0 >>> point.area 0.0 >>> point.length 0.0 2、点的边界是均为0的元组 >>> point.bounds (0.0, 0.0, 0.0, 0.0) 3、点的坐标值可以使用...shapely.geometry.box()函数（1.2.9新版本特性） shapely.geometry.box(minx, miny, maxx, maxy, ccw=True) 根据提供的边界框值生成矩形...一个封闭要素的边界与空集合重合。

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BiTrack，使用摄像机-激光雷达数据的双向离线三维多目标跟踪！

许多检测融合方法[13]使用2D边界框和3D边界框的透视视图（PVs）之间的2D交并比（IoUs）作为融合线索，但由于遮挡，这可能导致模糊性。...大多数实时MOT方法采用基于边界框的目标相似性度量和基于生命周期的跟踪管理机制，但其中很少有考虑度量限制或检测错误的性质。...另一方面，由于3D物体很少重叠，尤其是对于刚体来说，可以从3D目标检测得到的3D边界框直接用于裁剪激光雷达点以提高效率。...在遍历边界框时，如果按顺序帧对边界框进行排序，"双指针"技术可以加速搜索。然后，轨迹形成为一个二分图，其中节点是轨迹ID，边表示两组轨迹之间存在相等的边界框。...它使用了点级别的对象对应关系，一个综合的对象运动相似性度量，改进的命中-未命中管理，基于贪心的片段融合机制，以及物理模型来生成准确的离线轨迹。我们的方法在KITTI排行榜上取得了公共方法中的最高性能。

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学界 | 李飞飞学生最新论文：利用场景图生成图像

处理完图后，必须填补符号图形结构输入和二维图像输出之间的差距; 为此，通过预测图中所有对象的边界框和分割掩模来构建场景布局。...主要的挑战有三个：首先，必须开发一种处理图形结构输入的方法;其次，必须确保生成的图像涉及图形指定的对象和关系;第三，必须确保合成图像真实。...该模型是针对一对鉴别器网络进行敌对训练的。在训练期间，模型观察地面真实物体边界框和（可选）分割掩模，但是这些是在测试时由模型预测的。图 3 中显示了单个图形卷积层的示例计算图。 ?...从这些例子中可以清楚地看到，该方法可以生成具有多个对象的场景，甚至可以生成多个相同对象类型的实例：例如图 5（a）显示了两只羊，（d）显示了两辆巴士，（g）显示三个人，（i）显示两辆汽车。...在底部序列中，将关系「船在草地上」添加后，导致船的位置移位。总结在本文中，作者开发了一种从场景图生成图像的端到端的方法。

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MELA2022——纵隔病变分析挑战赛

训练和验证案例包含带有 3D 边界框的注释，由经验丰富的放射科医师从轴向、冠状和矢状方向尽可能接近地围绕纵隔病变进行绘制。检测性能的评估基于FROC，这是一种平衡灵敏度和误报的评估指标。...当提议和纵隔病变的真实边界框之间的重叠具有 IoU > 0.3 时，检测到的提议被视为命中。我们选择IoU>0.3，低于COCO等二维检测常用的IoU>0.5。...这是因为 3D 检测边界框的 IoU 通常低于 2D 中的边界框。测试需要提交一个 .csv 文件，其中包括测试集检测到的所有结果。...四、技术路线 1、针对3D检测任务，我们使用分割的方法来实现检测。首先将标注数据的csv边界框生成一个实心立方体Mask区域。...如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果有任何问题，随时给我留言我会及时回复的。

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手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具（详细步骤 + 源码）

背景介绍样本标注是深度学习项目中最关键的部分，甚至在模型学习效果上起决定性作用。但是，标注工作往往非常繁琐且耗时。一种解决方案是使用自动图像标注工具，它可以大大减少标注的时间。...【2】二值化之后并不能保证总是得到我们需要的掩码，有时会有噪声、斑点、边缘的干扰，所以加入了膨胀、腐蚀等形态学处理。【3】最后通过轮廓分析得到对象的边界框，也就是左上角和右下角坐标。...可选参数是绘图的标题和图形大小)： def display(im_left, im_right, name_l='Left', name_r='Right', figsize=(10,7)):...让我们研究一下它们的结构。 I. Pascal VOC 以 XML 格式存储注释 II. YOLO标注结果保存在文本文件中。对于每个边界框，它看起来如下所示。...0.2345 0.123 0.754 让边界框的左上角和右下角坐标表示为

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python＞＞Matplotlib模块

绘制简单的三角函数正弦函数，余弦函数平移坐标轴绘制标注点目录绘制简单的三角函数正弦函数，余弦函数平移坐标轴绘制标注点 ---- Matplotlib可能是最常用的 2D 图形 Python...它提供了一种快速可视化来自 Python 的数据和多种格式的出版物质量图形的方法。我们将以交互模式探索 matplotlib，涵盖最常见的情况。...因此代码中并没有出现纵坐标的描述，依然能够绘制出三角函数。比如当绘制tan(x)时，此时的图形是这种的。纵坐标明显上升很多。 ...但是这种图像仍然不符合平常手绘的图形，我们想要绘制的图型是黑色线条的。 ---- 平移坐标轴如何绘制出坐标轴在中间的效果。...，再将坐标轴的右边和上边部分的黑色边界设置为空白色的，最后将左边的和下边的边界线移动到中间的位置 ---- 绘制标注点 import numpy as np from matplotlib import

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【7】python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法；画图时图例说明(legend)放到图像外侧；Python_matplotlib图例放在外侧保存时显示不完整问题解决

如果不设置任何参数，默认是加到图像的内侧的最佳位置。如何将该legend移到图像外侧，有多种方法，这里介绍一种。...造成这个原因：savefig()函数进行保存矢量图时，它是通过一个bounding box (bbox, 边界框)，进行范围的框定，只将落入该框中的图像进行保存，如果图例没有完全落在该框中，自然不能被保存...将没有完全落入该bbox的图像，通过移动的方法，使其完全落入该框中，那么bbox截取的图像即是完整的 (将图像移入bbox中)； 2....下图可以看到，bbox_inches的作用是调整图的bbox, 即bounding box(边界框) 可以看到，当bbox_inches设为'tight'时，它会计算出距该图像的较紧(tight)边界框...这里的较紧的边界框应该是指完全包含该图像的一个矩形，但和图像有一定的填充距离，和Minimum bounding box(最小边界框)，个人认为，有一定区别。单位同样是英寸(inch)。

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Matplotlib数据可视化：入门及组件介绍

第二类接口是基于对象的接口，这种方法是使用买你想对象的方法来作图，认为图形中每一个元素都是一种对象，通过调用更加底层对象来实现作图。...这种方法代码量更多，但是让用户对matplotlib图形的构成有了更深的认识，也让用户对图形的每一个元素有更强的掌控力。...所以，在使用matplotlib作图过程中，本文建议在学习阶段多使用基于对象的方法进行作图，只要掌握了基于对象的方法作图，后面使用pyplot作图自然水到渠成。本文后续大部分介绍也是基于这一种方法。...当然，pyplot只是快餐，却不是毒药，因为pyplot中确实提供了很多强大的方法实习县对图形的管理。...本文强烈建议（官方文档中也提出了），如果只是简单得对数据进行展示，那么当然可以使用pyplot完成，但是如果需要更加精细的对图片进行设置，那么建议使用pyplot中的方法来创建matplotlib图形的容器对象

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学会这7个绘图工具包，Matplotlib可视化也没那么难

表1　pyplot的基础语法及常用参数 ? 散点图散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。...图2　条形图折线图折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...直方图是数值数据分布的精确图形表示，是对连续变量（定量变量）的概率分布的估计，由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入，是一种特殊的条形图。...bins = 20, color = 'steelblue', edgecolor = 'k', label = '直方图' ) # 去除图形顶部边界和右边界的刻度...图9 组合图利用figure的subplot_adjust方法可以轻易地修改间距，其中wspace和hspace分别用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。

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【他山之石】ICCV 2021—MultiSports：面向体育运动场景的细粒度多人时空动作检测数据集

我们采用迭代的方式，首先根据运动员们的专业建议给出初始动作列表、类别定义以及边界定义，生成初版手册，然后根据初版手册让运动员对具体数据进行试标，并且提出类别定义混淆、边界定义不准确、遗漏的动作类别等问题...第一阶段由专业运动员根据手册标注动作类别和边界，以及边界内第一帧的人物框；第二阶段我们首先采用单目标跟踪器FCOT[2]在每个动作区间内初步生成人物框，然后采用众包的方式对人物框进行调整 (25FPS)...同时在所有数据集中我们包含最多的人物框。为了对动作边界进行精准定义，我们只标注了同一种动作普遍存在的部分，例如篮球中的传球，从球员胳膊向外伸直开始，球离手结束，不包含手拿球和做假动作的部分。...为了更好地分析数据集的难点，我们基于ACT[3]提出了一种更全面的错误分析方法，包含了十种错误，其中ER代表一个预测结果命中了一个已经被检测到的GT；EN代表一个预测结果和任何GT没有时空重合；EL代表了一个预测结果分类正确...其他一切的设置保持一致，从下表中我们可以发现没有清晰的边界定义后，结果下降非常多，证明了MultiSports高质量时序边界的重要。 ? 12 可视化 ?

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opencv 4 -- 图像平滑与滤波

一、blur—图像均值平滑滤波简称平均滤波这是由一个归一化卷积框完成的。...他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素可以使用函数 cv2.blur() 和 cv2.boxFilter() 来完这个任务 import cv2 import numpy as np...from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('person_454.bmp',0) # 平均滤波，调用的时候需要设置卷积框的宽和高...这种高斯滤波器只考虑像素之间的空间关系，不会考虑像素值之间的关系(像素的相似度) 所以高斯方法不会考虑一个像素是否位于边界。...所以这种方法会确保边界不会被模糊掉，因为边界处的灰度值变化比较大 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt

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