最近对水平和垂直投影图做了曲线拟合，具体步骤是将原图输入然后进行灰度化，直方图均衡化，二值化以后对像素进行按行相加或者按列相加，得到一维数组，再将得到的数组下标以及数组里的数值作为x，y坐标进行多项式拟合。 对于水平投影图的曲线拟合： def lineation1(img1):GrayImage=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将BGR图转为灰

学会 MATLAB 中的绘图命令对初学者来说具有重要意义，主要体现在以下几个方面： 1. 数据可视化。绘图命令是 MATLAB 中最基本也是最重要的功能之一，它可以帮助初学者将数据可视化，更直观地理解数据的分布、变化规律和趋势。通过绘制图表，可以快速了解数据的特征，从而为后续的分析和处理提供基础。 2. 学习编程语言语法。学习绘图命令可以帮助初学者熟悉 MATLAB 的编程语言语法和基本操作。

接上篇文章https://blog.csdn.net/stq054188/article/details/106800694，本文简单说明投影格雷码pattern序列的步骤： 一、准备好需要投影的格雷码图片(bmp格式，分辨率912 * 1140)，然后重复上篇文章的步骤二，生成多张pattern对应的图片，注意        选择不同图片时先点击Clear Output File清空上一次生

目录 一、前言 二、实验环境 三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 3D线框图（3D Line Plot） 2. 3D散点图（3D Scatter Plot） 3. 3D条形图（3D Bar Plot） 4. 3D曲面图（3D Surface Plot） 5. 3D等高线图（3D Contour Plot） 6. 3D向

通道混合：cv::mixChannels cv::mixChannels 是 OpenCV 中的一个函数，用于执行通道混合或通道分离操作。通常情况下，这个函数用于处理多通道图像，允许你从多通道图像中提取或重新排列通道，或者将不同通道的数据组合到一个新的多通道图像中。 以下是 cv::mixChannels 函数的基本用法： void cv::mixChannels(const cv::Mat

目录 0. 引言模板及使用方法1. 方向图修改步骤：然后按照下面的顺序修改页面和图层大小显示刻度刻度线标签标题网格轴线和刻度线特殊刻度线、参照线 参考文献 0. 引言 本文记录利用Origin绘制无源器件/天线的S参数，方向图，波束投影图等等，持续更新并不是所有人的绘图风格都是一样的，所以本文提供绘制方法，最后附上自己制作的绘图模板，需要可下载。 模板及使用方法 使用模板，