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一、函數說明
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在使用python作圖時，應用最廣的就是matplotlib包，但我們平時使用matplotlib時主要是畫一些簡單的圖表，很少有涉及分段函數。本次針對數值實驗中兩個較為復雜的函數，使用其構建分段函數圖像。
二、圖像代碼
2.11、函數公式：
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代碼如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、運行結果如下：
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函數公式：
479029.html
2.22、代碼如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。
-- Parul Pandey
當今的世界充滿了數據，而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析，提高圖像的質量，從中提取出有效地信息，才能利用到這些圖像數據。
常見的圖像處理操作包括顯示圖像，基本的圖像操作，如裁剪、翻轉、旋轉；圖像的分割、分類、特征提取；圖像恢復；以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言，是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時，在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。
下文將介紹 10 個可以用于圖像處理任務的 Python 庫，它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。
scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具，它實現了可用于研究、教育、工業應用的算法和應用程序。即使是對于剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說，它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高，因為它是由一個活躍的志愿者社區開發的，并且通過了 同行評審(peer review)。
scikit-image 的 文檔 非常完善，其中包含了豐富的用例。
可以通過導入 skimage 使用，大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。
圖像濾波(image filtering)：
使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching)：
在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。
NumPy 提供了對數組的支持，是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個包含像素數據點的標準 NumPy 數組，因此可以通過一些基本的 NumPy 操作（例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等），就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 加載并使用 matplotlib 顯示。
在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。
使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作：
像 NumPy 一樣， SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊，也可以用于圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊，它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。
在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。
使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理：
PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫，它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之后 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是，還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ，它的安裝過程比 PIL 更加簡單，支持大部分主流的操作系統，并且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能，包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。
Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。
使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強：
OpenCV（Open Source Computer Vision 庫）是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一， OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快，這歸功于它使用 C/C++ 編寫的后臺代碼，同時由于它使用了 Python 進行封裝，因此調用和部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。
入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。
使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起：
SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫，同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念，因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多，正如它的口號所說，“將計算機視覺變得更簡單”。SimpleCV 的優點還有：
官方文檔 簡單易懂，同時也附有大量的學習用例。
文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。
Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 ：
ITK （Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平臺工具套件， SimpleITK 則是基于 ITK 構建出來的一個簡化層，旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包，它也帶有 大量的組件 ，可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配準(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫，但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。
有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用，通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現交互式圖像分析。
使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配準過程：
pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀，因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作，包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。
pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表，以及詳細的 使用指引 。
圖像縮放：
邊緣提取：
Cairo 是一個用于繪制矢量圖的二維圖形庫，而 Pycairo 是用于 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在于做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令。
Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關于安裝和使用的詳細說明，以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。
使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients)：
以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫，無論你有沒有聽說過、有沒有使用過，都值得試用一下并了解它們。
via:
作者： Parul Pandey 選題： lujun9972 譯者： HankChow 校對： wxy
為避免中文顯示出錯，需導入matplotlib.pylab庫
1.2.1 確定數據
1.2.2 創建畫布
1.2.3 添加標題
1.2.4 添加x，y軸名稱
1.2.5 添加x，y軸范圍
1.2.6 添加x，y軸刻度
1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片
保存圖片時，dpi為清晰度，數值越高越清晰。請注意，函數結尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。
繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點：創建畫布。
合理調整figsize、dpi，可避免出現第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標題相互遮蓋的現象.
2.2.1 rc參數類型
2.2.2 方法1：使用rcParams設置
2.2.3 方法2：plot內設置
2.2.4 方法3：plot內簡化設置
方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。
