Python调用Matplotlib代码绘制分布点,供大家参考,具体内容如下
绘制点图的目的 Matplotlib简介 代码 截图1.绘制点图的目的
我们实验室正在做关于人脸识别的项目,其中在人脸检测后,会有些误检的图片,但是其中就有很多不符合的。很明显的是从图片大小,就可以过滤掉一部分。老大交给我的工作,就是通过绘制图片width,height的分布图,来找到一个合理的阈值。
2.Matlablib简介
Matplotlib是一个Python的图形框架
下面是官网的例子
Matplotlib example
3.代码如下
import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy.random import randimport numpyimport osimport cv2#setting pltplt.xlim(xmax=500,xmin=0)plt.ylim(ymax=500,ymin=0)plt.xlabel("height")plt.ylabel("width")path_1 = r'D:/zhangjichao/view/path_1'x = []y = []files = os.listdir(path_1)for f in files: img = cv2.imread(path_1 + '//' + f) x.append(img.shape[0]) y.append(img.shape[1])plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_1')path_2 = r'D:/zhangjichao/view/path_2'x = []y = []files = os.listdir(path_2)for f in files: img = cv2.imread(path_2 + '//' + f) x.append(img.shape[0]) y.append(img.shape[1])plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_2')path_3 = r'D:/zhangjichao/view/path_3'x = []y = []files = os.listdir(path_3)for f in files: img = cv2.imread(path_3 + '//' + f) x.append(img.shape[0]) y.append(img.shape[1])plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_3')path_4 = r'D:/zhangjichao/view/path_4'x = []y = []files = os.listdir(path_4)for f in files: img = cv2.imread(path_4 + '//' + f) x.append(img.shape[0]) y.append(img.shape[1])plt.plot(x,y,'ro',color='red',label='path_4')yujing = r'D:/zhangjichao/view/xujing'x = []y = []files = os.listdir(yujing)for f in files: img = cv2.imread(yujing + '//' + f) x.append(img.shape[0]) y.append(img.shape[1])plt.plot(x,y,'ro',color='green' , label='yujing')#图例plt.legend(loc='upper center', shadow=True, fontsize='x-large')plt.grid(True)#显示plt.show()
4.显示结果
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持武林网之家。
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