contour

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내 프로젝트는 주어진 창의 클라이언트 영역에 대한 비트 맵 스냅 샷을 취하여이 데이터를 IplImage 인스턴스로 변환합니다. 그런 다음 그레이 스케일 변환, 타작 등 후 경계 상자는 주어진 최소 크기 (영역 볼륨)를 초과하는 윤곽선 주위에 그려집니다. 결과는 다음 cvNamedWindow 내에서 표시됩니다 내가 지금해야 할 일은 사용자가 응용 프로그램이

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실제 플롯을 변경하지 않고 matplotlib 색상 막대에 제한을 설정하십시오.

의사 색상 플롯 (예 : contour 또는 contourf)과 컬러 바를 만들고 싶습니다. 실용적인 이유로, 나는 컬러 바의 범위를 기본 mappable과 다르게하고 싶습니다. 아래 예제에서 데이터 Z는 0에서 10000 사이의 범위를 가지며,이 범위는 색상 표에 매핑됩니다. 색상 막대의 범위는 동일합니다. import numpy from matplot

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R 3.0.x의 filled.contour가 오류를 던졌습니다

저는 Carey McGilliard와 Bridget Ferris의 작업 (http://wiki.cbr.washington.edu/qerm/sites/qerm/images/1/16/Filled.contour3.R)과 http://wiki.cbr.washington.edu/qerm/index.php/R/Contour_Plots을 기반으로 채워진 윤곽선을 그릴

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Matlab에 음수 값이 표시되지 않습니다.

항공기 성능을 분석하기 위해 matlab 파일을 만들고 있습니다. 내가하고 싶은 것은 초과 전력이 최대이고 초과 전력이 최소가되는 곳을 보는 것입니다. 나는 matlab에 Clmax보다 더 많은 값을 고려하지 않을 수 있었다 (NaN을 사용하여). 이제 과도한 힘에 대해서도 똑같이하고 싶습니다. 윤곽 플롯에 PS의 음수 값을 표시하고 싶지는 않습니다. 나는

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stat_contour binwidth oddity

파셋 된 레벨 플롯 (등고선)에 표시 할 데이터가 있으며 기본적으로 데이터가 일정한 패널 중 하나에 이상한 노이즈가있는 등고선이 표시되는 것에 매우 놀랐습니다. 전체 레이어 (모든 패널)에 대해 binwidth를 1로 설정하고이 패널에 대한 데이터의 하위 세트는 1 +/- 1e-10 범위에 있었으므로 컨투어 라인이 보이지 않을 것으로 예상했습니다. 많은 부

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Matplotlib을 사용하여 윤곽선에서 이미지 마스크로 이동하는 방법

2D 배열을 그려 윤곽을 그리면 cs = plt.contour(...); cs.allsegs을 통해 세그먼트 맵에 액세스 할 수 있지만 선으로 매개 변수화됩니다. segmap 부울 마스크를 사용하여 선의 내부 구조를 알려주고 싶습니다. 그렇게 말하면 윤곽선 안의 모든 것을 신속하게 합칠 수 있습니다. 감사합니다.

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인간 모양을 기반으로 인간이 findcontours를 사용하여 어떻게 탐지합니까?

블롭 (findcontours)에서 사람이나 보행자를 감지하는 방법을 묻고 싶습니다. 어떻게 이런 findcontours()를 사용하여 프레임에있는 객체의 검출에 배우려고했습니다 #include"stdafx.h" #include<vector> #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<ope

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하기 matplotlib 등고선에서 추출 값은

This question/answer pair 윤곽 플롯에서 정점을 추출하는 방법을 보여줍니다?

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단일 뷰어에서 두 개의 윤곽 플롯 - Python FiPy

주어진 도메인에서 기하학적으로 다양한 두 개의 독립 변수를 풀려고합니다. 단일 뷰어 디스플레이에 분산을 표시하려고합니다. 단일 뷰어 상자의 독립 변수에 대해 두 가지 윤곽 플롯을 각각 하나씩 얻으려면 어떻게해야합니까? 이중 윤곽에 대해 다음 코드를 사용했지만 두 변수 (phasegamma 및 phaseigma)에 대해 다른 윤곽을 얻을 수 없습니다. 한 줄

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마스크 된 배열에서 윤곽선을 매끄럽게하고 싶습니다.

저는 matplotlib.plt.contourf가 glabal 맵에서 온도 윤곽을 투영하는 데 사용하는 마스크 된 배열을 가지고 있습니다. 윤곽선을 부드럽게하려고했지만 안타깝게도 제안 된 솔루션 중 마스크 된 배열을 처리 할 수없는 것 같습니다. 그들 중 누구도 작동하지 않습니다 는 (그들은 또한 마스크 값을 계산) scipy.ndimage.gaussian