Python使用matplotlib 画矩形的三种方式分析

本文实例讲述了Python使用matplotlib 画矩形的三种方式。分享给大家供大家参考，具体如下：

假设矩形两点坐标如下，分别为：x1, y1, x2, y2

cat_dict['bbox'][i] = (min_row, min_col, max_row, max_col)

1. plt.plot(x,y)

这种方式画的矩形 因为边距的问题 会放缩

plt.plot([cat_dict['bbox'][i][1], cat_dict['bbox'][i][3], cat_dict['bbox'][i][3], cat_dict['bbox'][i][1], cat_dict['bbox'][i][1]], # col
     [cat_dict['bbox'][i][0], cat_dict['bbox'][i][0], cat_dict['bbox'][i][2], cat_dict['bbox'][i][2], cat_dict['bbox'][i][0]], # row
     color=[c / 255 for c in label_colors[cat_idx]], marker='.', ms=0)

2. ax.add_line(Line2D)

添加 4 条直线的方式，比较繁琐

from matplotlib.lines import Line2D
color = [c / 255 for c in label_colors[cat_idx]]
ax.add_line(Line2D([cat_dict['bbox'][i][1], cat_dict['bbox'][i][3]],
          [cat_dict['bbox'][i][0], cat_dict['bbox'][i][0]],
          linewidth=2,
          color=color))
ax.add_line(Line2D([cat_dict['bbox'][i][3], cat_dict['bbox'][i][3]],
          [cat_dict['bbox'][i][0], cat_dict['bbox'][i][2]],
          linewidth=2,
          color=color))
ax.add_line(Line2D([cat_dict['bbox'][i][3], cat_dict['bbox'][i][1]],
          [cat_dict['bbox'][i][2], cat_dict['bbox'][i][2]],
          linewidth=2,
          color=color))
ax.add_line(Line2D([cat_dict['bbox'][i][1], cat_dict['bbox'][i][1]],
          [cat_dict['bbox'][i][2], cat_dict['bbox'][i][0]],
          linewidth=2,
          color=color))

3. plt.gca().add_patch(plt.Rectangle())

最好的一种实现方式，fast rcnn 也是这么用的，传送门

plt.gca().add_patch(plt.Rectangle(xy=(cat_dict['bbox'][i][1], cat_dict['bbox'][i][0]),
width=cat_dict['bbox'][i][3] - cat_dict['bbox'][i][1],
height=cat_dict['bbox'][i][2] - cat_dict['bbox'][i][0],
edgecolor=[c / 255 for c in label_colors[cat_idx]],
fill=False, linewidth=2))

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • python库matplotlib绘制坐标图

    很多时候我们数据处理的时候要画坐标图,下面我用第三方库matplotlib以及scipy绘制光滑的曲线图 需要安装的库有 matplotlib,scipy, numpy import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot from scipy import interpolate def sommth_plot(x_arr, y_arr):

  • python matplotlib拟合直线的实现

    python matplotlib拟合直线的实现

    这篇文章主要介绍了python matplotlib拟合直线的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] def linear_regression

  • Python matplotlib生成图片背景透明的示例代码

    使用matplotlib生成图片,想要背景透明,而且图例部分也显示透明效果,找到了大概的设置方法,特此记录. # coding=utf-8 # matplotlib背景透明示例图 # python 3.5 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import scipy.stats as stats # 设置中文字体 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['S

  • python matplotlib折线图样式实现过程

    python matplotlib折线图样式实现过程

    这篇文章主要介绍了python matplotlib折线图样式实现过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一:简单的折线图 import matplotlib.pyplot as plt #支持中文显示 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #x,y数据 x_data = [1,2,3,4,5] y_data = [10,30,20,25,28] plt.

  • python使用Matplotlib改变坐标轴的默认位置

    python使用Matplotlib改变坐标轴的默认位置

    使用Matplotlib绘制的图表的默认坐标轴是在左下角的,这样对于一些函数的显示不是非常方便,要改变坐标轴的默认显示方式主要要使用gca()方法 plt.gca()表示 Get current axis,使用这个方法我们可以获得整张图表的坐标对象,这样我们就可以对坐标进行处理了,像移动位置,设置颜色之类的,类似plt.gcf()这个是 Get current figure 即获得当前图表的图像,对图像进行处理. 我们可以定义一个变量接收这个值: ax = plt.gca() 接下来还要了解一个

  • python使用matplotlib绘制雷达图

    python使用matplotlib绘制雷达图

    本文实例为大家分享了python使用matplotlib绘制雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 示例代码: # encoding: utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 显示中文 labels = np.array([u'总场次', u'吃鸡数', u'前十数',u'总击杀']) #

  • python调用Matplotlib绘制分布点图

    python调用Matplotlib绘制分布点图

    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

  • python matplotlib饼状图参数及用法解析

    python matplotlib饼状图参数及用法解析

    这篇文章主要介绍了python matplotlib饼状图参数及用法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在python的matplotlib画图函数中,饼状图的函数为pie pie函数参数解读 plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, star

  • python使用PIL和matplotlib获取图片像素点并合并解析

    python使用PIL和matplotlib获取图片像素点并合并解析

    python 版本 3.x 首先安装 PIL 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow. 所以 安装: pip install pillow 获取像素点 import numpy as np from PIL import Image img = Image.open("./b.png").convert('RGBA'

  • Python使用matplotlib 画矩形的三种方式分析

    Python使用matplotlib 画矩形的三种方式分析

    本文实例讲述了Python使用matplotlib 画矩形的三种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 假设矩形两点坐标如下,分别为:x1, y1, x2, y2 cat_dict['bbox'][i] = (min_row, min_col, max_row, max_col) 1. plt.plot(x,y) 这种方式画的矩形 因为边距的问题 会放缩 plt.plot([cat_dict['bbox'][i][1], cat_dict['bbox'][i][3], cat_dict['bbo

  • Python图片存储和访问的三种方式详解

    Python图片存储和访问的三种方式详解

    目录 前言 数据准备 一个可以玩的数据集 图像存储的设置 LMDB HDF5 单一图像的存储 存储到 磁盘 存储到 LMDB 存储 HDF5 存储方式对比 多个图像的存储 多图像调整代码 准备数据集对比 单一图像的读取 从 磁盘 读取 从 LMDB 读取 从 HDF5 读取 读取方式对比 多个图像的读取 多图像调整代码 准备数据集对比 读写操作综合比较 数据对比 并行操作 前言 ImageNet 是一个著名的公共图像数据库,用于训练对象分类.检测和分割等任务的模型,它包含超过 1400 万张图像

  • Python实现计算AUC的三种方式总结

    Python实现计算AUC的三种方式总结

    目录 介绍 实现代码 方法补充 介绍 AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积,显然这个面积的数值不会大于1.又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间.AUC越接近1.0,检测方法真实性越高;等于0.5时,则真实性最低,无应用价值. auc计算方式:参考Python实现计算AUC的示例代码 实现代码 import numpy as np from sklearn.metrics import roc_auc_sc

  • Python写入MySQL数据库的三种方式详解

    Python写入MySQL数据库的三种方式详解

    目录 场景一:数据不需要频繁的写入mysql 场景二:数据是增量的,需要自动化并频繁写入mysql 方式一 方式二 总结 大家好,Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库,这个需求在工作中是非常普遍的,主要涉及到 python 操作数据库,读写更新等,数据库可能是 mongodb. es,他们的处理思路都是相似的,只需要将操作数据库的语法更换即可. 本篇文章会给大家分享数据如何写入到 mysql,分为两个场景,三种方式. 场景一:数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工

  • Python tkinter模块中类继承的三种方式分析

    本文实例讲述了Python tkinter模块中类继承的三种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: tkinter class继承有三种方式. 提醒注意这几种继承的运行方式 一.继承 object 1.铺tk.Frame给parent: 说明: self.rootframe = tk.Frame(parent) tk.Label(self.rootframe) import tkinter as tk class MyApp(object): def __init__(self, parent)

  • Python处理mat文件的三种方式小结

    目录 处理mat文件的三种方式 scipy h5py mat73 mat4py python操作.mat文件 python读取.mat格式 mat转图片 处理mat文件的三种方式 读书的时候,处理数据都是采用matlab,但毕业后当了程序员,matlab从此在自己的电脑上消失了(安装包太大,还要license,启动也好慢,不符合程序员的需求). 但是最近公司仿真的数据是以matlab的.mat格式存储的,需要读取出来处理,那就找找python相关的库吧,没有python干不了的活!!! mat文

  • 带你了解Python妙开根号的三种方式

    目录 前言: 一,math库 二,cmath库 三,pow()函数 总结 前言: 大家好啊!又是我TUSTer_!  python里有自带的库math,cmath,和函数pow来开根号.下边让我带你了解他们吧!记得一键三连! 一,math库 使用math库里的sqr()函数,在math库里边有很多数学函数,如三角函数sin(),pi-π等等: import math print(math.sqr(4)) 输出结果:2 二,cmath库 cmath多用于复数,负数的开平方. import cmat

  • python实现超时退出的三种方式总结

    目录 基于signal模块实现 基于子线程阻塞实现超时 基于协程实现 基于signal模块实现 signal包负责在Python程序内部处理信号,典型的操作包括预设信号处理函数,暂停并等待信号,以及定时发出SIGALRM等. 要注意,signal包主要是针对UNIX平台(比如Linux, MAC OS),而Windows内核中由于对信号机制的支持不充分,所以在Windows上的Python不能发挥信号系统的功能. # coding:utf8 import time import signal  

  • 详解Python进行数据相关性分析的三种方式

    详解Python进行数据相关性分析的三种方式

    目录 相关性实现 NumPy 相关性计算 SciPy 相关性计算 Pandas 相关性计算 线性相关实现 线性回归:SciPy 实现 等级相关 排名:SciPy 实现 等级相关性:NumPy 和 SciPy 实现 等级相关性:Pandas 实现 相关性的可视化 带有回归线的 XY 图 相关矩阵的热图 matplotlib 相关矩阵的热图 seaborn 相关性实现 统计和数据科学通常关注数据集的两个或多个变量(或特征)之间的关系.数据集中的每个数据点都是一个观察值,特征是这些观察值的属性或属性.

  • Python绘制散点密度图的三种方式详解

    Python绘制散点密度图的三种方式详解

    目录 方式一 方式二 方式三 方式一 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from matplotlib import rcParams config = {"font.family":'Times New Roman',"fo

随机推荐