python散點(diǎn)圖橫坐標(biāo)文字傾斜

在 python 中使用 matplotlib 繪制散點(diǎn)圖時(shí)，可以使用 xtick.set_rotation() 函數(shù)來(lái)設(shè)置 x 軸刻度標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)角度。例如，要將 x 軸刻度標(biāo)簽傾斜 45 度，可以使用以下代碼：

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Copy code

import matplotlib.pyplot as plt

# 繪制散點(diǎn)圖

plt.scatter(x, y)

# 獲取 x 軸的刻度對(duì)象

xticks = plt.gca().get_xticks()

# 設(shè)置 x 軸刻度標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)角度

plt.gca().set_xticklabels(xticks, rotation=45)

# 顯示圖形

plt.show()

在這段代碼中，我們使用 plt.scatter() 函數(shù)繪制散點(diǎn)圖，然后使用 plt.gca().get_xticks() 函數(shù)獲取 x 軸的刻度對(duì)象。接著，我們使用 plt.gca().set_xticklabels() 函數(shù)設(shè)置 x 軸刻度標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)角度，最后使用 plt.show() 函數(shù)顯示圖形。

注意：在調(diào)用 plt.scatter() 函數(shù)之前，需要先設(shè)置 x 和 y 軸的數(shù)據(jù)。

OpenCV Python實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩形的裁剪

環(huán)境

矩形操作是我們?cè)?OpenCV 里最常用的操作，其中最為常見(jiàn)的就是包圍框（ Bounding Box ）和旋轉(zhuǎn)矩形（ Rotated Box ）。 其中包圍框是最為常見(jiàn)的，對(duì)應(yīng) OpenCV 中的 boundingRect() ，使用正矩形框處物體，一般多用在目標(biāo)檢測(cè)中。使用包圍框框柱目標(biāo)物體，這種操作比較簡(jiǎn)單，但是通?？蛑幸矔?huì)有一些其他的區(qū)域。其次就是使用旋轉(zhuǎn)矩形，也叫最小外接矩形，對(duì)應(yīng) OpenCV 中的 minAreaRect() ，用來(lái)使用旋轉(zhuǎn)矩形最大限度的框出目標(biāo)物體，減小背景干擾，在 OCR 任務(wù)中較為常用。

minAreaRect() 返回了所需區(qū)域的最小斜矩形的參數(shù)，與包圍框直接返回四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)不同，最小外接矩形返回的是矩形的 ((x, y), (w, h), angle) ，對(duì)應(yīng)了矩形的中心，寬度，高度和旋轉(zhuǎn)角度。

旋轉(zhuǎn)角度 angle 是水平軸（ x 軸）逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，與碰到的矩形的第一條邊的夾角。并且這個(gè)邊的邊長(zhǎng)是 width ，另一條邊邊長(zhǎng)是 height 。也就是說(shuō)，在這里 width 與 height 不是按照長(zhǎng)短來(lái)定義的。

在 OpenCV 中，坐標(biāo)系原點(diǎn)在左上角，相對(duì)于 x 軸，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度為負(fù)，順時(shí)針旋轉(zhuǎn)角度為正，所以函數(shù) minAreaRect() 返回的角度范圍時(shí) [-90~0) 。想象一個(gè)平放的長(zhǎng)矩形，調(diào)用 minAreaRect() 返回的角度為 -90 度。如果我們旋轉(zhuǎn)圖像，直到矩形樹(shù)立起來(lái)，這是調(diào)用 minAreaRect() 得到的角度依然是 -90 度。

第一種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過(guò)仿射變換旋轉(zhuǎn)圖像的方式。

仿射變換( Affine Transformation ) 是一種二維坐標(biāo)到二維坐標(biāo)之間的線性變換，保持二維圖形的“平直性”（ straightness ，即變換后直線還是直線不會(huì)打彎，圓弧還是圓?。┖汀捌叫行浴保?parallelness ，其實(shí)是指保二維圖形間的相對(duì)位置關(guān)系不變，平行線還是平行線，相交直線的交角不變。）。

計(jì)算過(guò)程：

如果不做邊長(zhǎng)和角度的判斷，則只會(huì)沿著 x 軸的順時(shí)針?lè)较蜃鱿嗤笮〗嵌鹊男D(zhuǎn)，不能保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：

根據(jù)任務(wù)目標(biāo)的類型，做邊長(zhǎng)和角度的判斷并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，可以保證旋轉(zhuǎn)后的視角是正確的視角：

第二種裁剪旋轉(zhuǎn)矩形的方法是通過(guò)透視變換直接將旋轉(zhuǎn)矩形的四個(gè)頂點(diǎn)映射到正矩形的四個(gè)頂點(diǎn)。

透視變換( Perspective Transformation )是將圖片投影到一個(gè)新的視平面( Viewing Plane )，也稱作投影映射( Projective Mapping )。

計(jì)算過(guò)程：

以上兩種方法都可以用來(lái)?yè)溉⌒D(zhuǎn)矩形的內(nèi)容。仿射變換方法需要預(yù)先對(duì)整張圖進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，通過(guò)觀察旋轉(zhuǎn)后的圖像可以發(fā)現(xiàn)，有一部分圖像被旋轉(zhuǎn)出了圖像邊界，如果你要摳取的目標(biāo)正好在圖像邊緣附近，那么很容易出界導(dǎo)致圖像摳取的缺失。同時(shí)我們需要對(duì)寬、高和角度做出動(dòng)態(tài)的調(diào)整；透視變換的方法直接對(duì)摳取區(qū)域進(jìn)行了映射，這種方法可以省略旋轉(zhuǎn)的步驟，并且不會(huì)出現(xiàn)摳取內(nèi)容的缺失。同時(shí)我們只需要對(duì)4個(gè)頂點(diǎn)之間的映射關(guān)系做好定義即可，不需要考慮角度的問(wèn)題。相對(duì)的，透視變換相對(duì)于仿射變換計(jì)算量更大一些，不過(guò)這在 c++ 的底層實(shí)現(xiàn)上帶來(lái)的時(shí)延差距小于 ms 。

python：PIL圖像處理

PIL (Python Imaging Library)

Python圖像處理庫(kù)，該庫(kù)支持多種文件格式，提供強(qiáng)大的圖像處理功能。

PIL中最重要的類是Image類，該類在Image模塊中定義。

從文件加載圖像：

如果成功，這個(gè)函數(shù)返回一個(gè)Image對(duì)象?，F(xiàn)在你可以使用該對(duì)象的屬性來(lái)探索文件的內(nèi)容。

format 屬性指定了圖像文件的格式，如果圖像不是從文件中加載的則為 None 。

size 屬性是一個(gè)2個(gè)元素的元組，包含圖像寬度和高度（像素）。

mode 屬性定義了像素格式，常用的像素格式為：“L” (luminance) - 灰度圖, “RGB” , “CMYK”。

如果文件打開(kāi)失敗, 將拋出IOError異常。

一旦你擁有一個(gè)Image類的實(shí)例，你就可以用該類定義的方法操作圖像。比如：顯示

( show() 的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)不是很有效率，因?yàn)樗鼘D像保存到一個(gè)臨時(shí)文件，然后調(diào)用外部工具（比如系統(tǒng)的默認(rèn)圖片查看軟件）顯示圖像。該函數(shù)將是一個(gè)非常方便的調(diào)試和測(cè)試工具。)

接下來(lái)的部分展示了該庫(kù)提供的不同功能。

PIL支持多種圖像格式。從磁盤中讀取文件，只需使用 Image 模塊中的 open 函數(shù)。不需要提供文件的圖像格式。PIL庫(kù)將根據(jù)文件內(nèi)容自動(dòng)檢測(cè)。

如果要保存到文件，使用 Image 模塊中的 save 函數(shù)。當(dāng)保存文件時(shí)，文件名很重要，除非指定格式，否則PIL庫(kù)將根據(jù)文件的擴(kuò)展名來(lái)決定使用哪種格式保存。

** 轉(zhuǎn)換文件到JPEG **

save 函數(shù)的第二個(gè)參數(shù)可以指定使用的文件格式。如果文件名中使用了一個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)的擴(kuò)展名，則必須通過(guò)第二個(gè)參數(shù)來(lái)指定文件格式。

** 創(chuàng)建JPEG縮略圖 **

需要注意的是，PIL只有在需要的時(shí)候才加載像素?cái)?shù)據(jù)。當(dāng)你打開(kāi)一個(gè)文件時(shí)，PIL只是讀取文件頭獲得文件格式、圖像模式、圖像大小等屬性，而像素?cái)?shù)據(jù)只有在需要的時(shí)候才會(huì)加載。

這意味著打開(kāi)一個(gè)圖像文件是一個(gè)非常快的操作，不會(huì)受文件大小和壓縮算法類型的影響。

** 獲得圖像信息 **

Image 類提供了某些方法，可以操作圖像的子區(qū)域。提取圖像的某個(gè)子區(qū)域，使用 crop() 函數(shù)。

** 復(fù)制圖像的子區(qū)域 **

定義區(qū)域使用一個(gè)包含4個(gè)元素的元組，(left, upper, right, lower)。坐標(biāo)原點(diǎn)位于左上角。上面的例子提取的子區(qū)域包含300x300個(gè)像素。

該區(qū)域可以做接下來(lái)的處理然后再粘貼回去。

** 處理子區(qū)域然后粘貼回去 **

當(dāng)往回粘貼時(shí)，區(qū)域的大小必須和參數(shù)匹配。另外區(qū)域不能超出圖像的邊界。然而原圖像和區(qū)域的顏色模式無(wú)需匹配。區(qū)域會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)換。

** 滾動(dòng)圖像 **

paste() 函數(shù)有個(gè)可選參數(shù)，接受一個(gè)掩碼圖像。掩碼中255表示指定位置為不透明，0表示粘貼的圖像完全透明，中間的值表示不同級(jí)別的透明度。

PIL允許分別操作多通道圖像的每個(gè)通道，比如RGB圖像。 split() 函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)圖像集合，每個(gè)圖像包含一個(gè)通道。 merge() 函數(shù)接受一個(gè)顏色模式和一個(gè)圖像元組，然后將它們合并為一個(gè)新的圖像。接下來(lái)的例子交換了一個(gè)RGB圖像的三個(gè)通道。

** 分離和合并圖像通道 **

對(duì)于單通道圖像， split() 函數(shù)返回圖像本身。如果想處理各個(gè)顏色通道，你可能需要先將圖像轉(zhuǎn)為RGB模式。

resize() 函數(shù)接受一個(gè)元組，指定圖像的新大小。

rotate() 函數(shù)接受一個(gè)角度值，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)。

** 基本幾何變換 **

圖像旋轉(zhuǎn)90度也可以使用 transpose() 函數(shù)。 transpose() 函數(shù)也可以水平或垂直翻轉(zhuǎn)圖像。

** transpose **

transpose() 和 rotate() 函數(shù)在性能和結(jié)果上沒(méi)有區(qū)別。

更通用的圖像變換函數(shù)為 transform() 。

PIL可以轉(zhuǎn)換圖像的像素模式。

** 轉(zhuǎn)換顏色模式 **

PIL庫(kù)支持從其他模式轉(zhuǎn)為“L”或“RGB”模式，其他模式之間轉(zhuǎn)換，則需要使用一個(gè)中間圖像，通常是“RGB”圖像。

ImageFilter 模塊包含多個(gè)預(yù)定義的圖像增強(qiáng)過(guò)濾器用于 filter() 函數(shù)。

** 應(yīng)用過(guò)濾器 **

point() 函數(shù)用于操作圖像的像素值。該函數(shù)通常需要傳入一個(gè)函數(shù)對(duì)象，用于操作圖像的每個(gè)像素：

** 應(yīng)用點(diǎn)操作 **

使用以上技術(shù)可以快速地對(duì)圖像像素應(yīng)用任何簡(jiǎn)單的表達(dá)式。可以結(jié)合 point() 函數(shù)和 paste 函數(shù)修改圖像。

** 處理圖像的各個(gè)通道 **

注意用于創(chuàng)建掩碼圖像的語(yǔ)法：

Python計(jì)算邏輯表達(dá)式采用短路方式，即：如果and運(yùn)算符左側(cè)為false，就不再計(jì)算and右側(cè)的表達(dá)式，而且返回結(jié)果是表達(dá)式的結(jié)果。比如 a and b 如果a為false則返回a，如果a為true則返回b，詳見(jiàn)Python語(yǔ)法。

對(duì)于更多高級(jí)的圖像增強(qiáng)功能，可以使用 ImageEnhance 模塊中的類。

可以調(diào)整圖像對(duì)比度、亮度、色彩平衡、銳度等。

** 增強(qiáng)圖像 **

PIL庫(kù)包含對(duì)圖像序列（動(dòng)畫格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些實(shí)驗(yàn)性的格式。 TIFF 文件也可以包含多個(gè)幀。

當(dāng)打開(kāi)一個(gè)序列文件時(shí)，PIL庫(kù)自動(dòng)加載第一幀。你可以使用 seek() 函數(shù) tell() 函數(shù)在不同幀之間移動(dòng)。

** 讀取序列 **

如例子中展示的，當(dāng)序列到達(dá)結(jié)尾時(shí)，將拋出EOFError異常。

注意當(dāng)前版本的庫(kù)中多數(shù)底層驅(qū)動(dòng)只允許seek到下一幀。如果想回到前面的幀，只能重新打開(kāi)圖像。

以下迭代器類允許在for語(yǔ)句中循環(huán)遍歷序列：

** 一個(gè)序列迭代器類 **

PIL庫(kù)包含一些函數(shù)用于將圖像、文本打印到Postscript打印機(jī)。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。

** 打印到Postscript **

如前所述，可以使用 open() 函數(shù)打開(kāi)圖像文件，通常傳入一個(gè)文件名作為參數(shù)：

如果打開(kāi)成功，返回一個(gè)Image對(duì)象，否則拋出IOError異常。

也可以使用一個(gè)file-like object代替文件名（暫可以理解為文件句柄）。該對(duì)象必須實(shí)現(xiàn)read，seek，tell函數(shù)，必須以二進(jìn)制模式打開(kāi)。

** 從文件句柄打開(kāi)圖像 **

如果從字符串?dāng)?shù)據(jù)中讀取圖像，使用StringIO類：

** 從字符串中讀取 **

如果圖像文件內(nèi)嵌在一個(gè)大文件里，比如 tar 文件中。可以使用ContainerIO或TarIO模塊來(lái)訪問(wèn)。

** 從tar文檔中讀取 **

** 該小節(jié)不太理解，請(qǐng)參考原文 **

有些解碼器允許當(dāng)讀取文件時(shí)操作圖像。通常用于在創(chuàng)建縮略圖時(shí)加速解碼（當(dāng)速度比質(zhì)量重要時(shí)）和輸出一個(gè)灰度圖到激光打印機(jī)時(shí)。

draft() 函數(shù)。

** Reading in draft mode **

輸出類似以下內(nèi)容：

注意結(jié)果圖像可能不會(huì)和請(qǐng)求的模式和大小匹配。如果要確保圖像不大于指定的大小，請(qǐng)使用 thumbnail 函數(shù)。

Python2.7 教程 PIL

Python 之 使用 PIL 庫(kù)做圖像處理

來(lái)自

名稱欄目：python旋轉(zhuǎn)圖形函數(shù) python旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系
本文地址：http://aaarwkj.com/article12/hhpjgc.html

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