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图像抗混

1])+'x'+str(im1.shape[0])) im1=rescale(im1,scale=0.5,multichannel=True,anti_aliasing=False)#图像抗混...pylab.subplots_adjust(wspace=0.1,hspace=0.1) pylab.show() 算法:图像抗混通常是在向下采样之前通过平滑图像(通过图像与低通滤波器的卷积...混是图像中有一些在原始图像中不存在的黑色斑点或伪影。下采样对于缩小图像的效果并不是太理想,因为它会产生混效果。...通常是因为采样率比奈奎斯特速率小(像素太少了的缘故),因此避免混的一种方法是增加采样率,使其大于奈奎斯特速率。...multichannel=None, anti_aliasing=True) img表示输入图像 scale表示缩放的倍数 multichannel=None表示插值 anti_aliasing=True表示抗混

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PCB的层数确定与层处理

在确定了层数之后,就需要确定采用什么层的方式,也就是确定内电层的位置,怎么来分布不同的信号。PCB的层结构是影响EMC性能的一个重要因素,选择一个好的层结构可以很好的减小EMI及串扰等的影响。...对于PCB的层,一般有几个原则: A、元件面和焊接面是一个完整的地平面(屏蔽); B、信号层尽量的要与地平面相邻,不跨分割区; C、相邻的面尽量不要有平行布线。...常见的4层板层结构 方式1:关键信号优先布在TOP层,在元器件面下有一个地平面,但是POWER和GND面由于元件、焊盘等影响,参考面不完整,信号阻抗不连续。...常见的6层板层结构 方式1:有较多的信号层,有利于元器件之间的布线工作;由于POWER和GND分隔较远,没有紧密耦合,信号层直接相邻,容易发生串扰,在布线的时候需要错开布线。

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ggplot批量画图

涉及到的知识点如下: 1.iris鸢尾花数据集的简单介绍 2.assign ()和get () 联合使用,存储及调用横/纵坐标的名称 3.for 循环中调用ggplot,实现批量绘图 一. iris...(get(paste("Labels",i,sep=""))) } #使用for循环,循环调用 - Labels1, Labels2, Labels3, Labels4 三. for 循环中调用ggplot...,实现批量绘图: 重申一下,本篇教程解决的问题是 - 以iris数据集中的前3个变量为自变量,第4个变量Petal.Width为因变量,用ggplot批量绘制散点图,并用简单线性回归拟合。...先加载程序需要的安装包 library(ggplot2) for 循环中调用ggplot,实现批量绘图 windowsFonts(roman=windowsFont("Times New Roman")...) #图中字体使用新罗马 options(scipen=200) #不使用科学计数法 for (i in 1:3){ p<-ggplot(data =iris, mapping = aes(x=iris

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 05 作图-1

中坚力量,语法有个性 library(ggplot2) ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...语法 图片 3.1入门级基础语法规则 图片 ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接) library(ggplot2) #1.入门级绘图模板:作图数据,横纵坐标...fill = Species)) + geom_boxplot()+ geom_jitter() ##jitter绘制抖动的点图 图片 # 6.2堆直方图...ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut,fill=clarity)) 图片 # 6.3 并列直方图 ggplot(data...aes(shape = Species))+ coord_flip() # 也可以通过增加这个函数调整点图的点的形状 scale_shape_manual(values = c()) # 图层的放顺序取决于代码的顺序

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