我正在尝试绘制图像的2DFFT:fromscipyimportfftpack,ndimageimportmatplotlib.pyplotaspltimage=ndimage.imread('image2.jpg',flatten=True)#flatten=Truegivesagreyscaleimagefft2=fftpack.fft2(image)plt.imshow(fft2)plt.show()但是我得到了TypeError:Imagedatacannotconverttofloat。如何绘制图像的二维FFT？ 最佳答案
我正在学习Python，这是我的第一个问题。我已经阅读了与imshow用法相关的其他主题，但没有找到任何有用的信息。抱歉我的英语不好。我在这里绘制了一组点，左图:points(left)andimage(right)现在我想看点密度的图像，所以我用了imshow和histogram2d，我在前面得到了右边的图像链接。图像与点的分布不对应。这怎么可能？我已经按照帮助中的说明进行操作，甚至更改了一些参数，但没有任何效果:(代码是:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmj,h,k=np.loadtx
所以我有一个采用以下形式的大型NumPy数组:data=[[2456447.64798471,4,15.717,0.007,5,17.308,0.019,6,13.965,0.006],[2456447.6482855,4,15.768,0.018,5,17.347,0.024,6,14.001,0.023],[2456447.648575,4,15.824,0.02,5,17.383,0.024,6,14.055,0.023]]我想创建一个如下所示的子数组:[[4,15.717,5,17.308,6,13.965],[4,15.768,5,17.347,6,14.001],[4,15
我有一个包含整数值的NumPy数组。矩阵的值范围从0到矩阵中的最大元素(换句话说，从0到最大数据元素的所有数字都出现在其中)。我需要构建有效(有效意味着快速全矢量化解决方案)来搜索每行中的元素数量并根据矩阵值对它们进行编码。我找不到类似的问题，也找不到以某种方式帮助解决此问题的问题。所以如果我在输入中有这个数据:#shapeis(N0=4,m0=4)1104242112354441期望的输出是:#shape(N=N0,m=data.max()+1):120010012010011101010030我知道如何通过简单地计算data每一行中的唯一值来解决这个问题，逐个迭代，然后合并结果，同
我正在尝试使用numpy生成2Dperlin噪声，但我得到的不是平滑的东西:mybrokenperlinnoise,withuglysquareseverywhere可以肯定的是，我在某处混淆了我的尺寸，可能是在我将四个梯度组合在一起时……但我找不到它，我的大脑现在正在融化。谁能帮我查明问题所在？无论如何，这是代码:%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefperlin(x,y,seed=0):#permutationtablenp.random.seed(seed)p=np.arange(256,dt
我正在从大量384x286黑白图像手动创建我的数据集。我加载这样的图像:x=[]forfinfiles:img=Image.open(f)img.load()data=np.asarray(img,dtype="int32")x.append(data)x=np.array(x)这导致x成为一个数组(num_samples,286,384)print(x.shape)=>(100,286,384)阅读keras文档并检查我的后端，我应该向卷积步骤提供一个由(行、列、channel)组成的input_shape因为我不知道样本大小，所以我希望作为输入大小传递，类似于(None,286,3
我使用matplotlib.hist2d在Python中生成了一些数据。数据示例如下所示。如您所见，通过在整个绘图中追踪相同的颜色可以找到该数据中的一些等高线。我看到一个以0.015为中心的Gamma分布。我想获取这些数据并收集这些轮廓，这样我就可以看到穿过每个颜色级别的线条轨迹。我尝试像这里一样使用轮廓函数counts,xedges,yedges,Image=hist2d(x,y,bins=bins,norm=LogNorm(),range=[[0,1],[0,400]])contour(counts)但这似乎没有产生任何结果。有谁知道获得这些轮廓的最佳方法？理想情况下，我想采用这些
我最近一直在研究对象跟踪问题的解决方案。我需要做的是识别和跟踪可能在2D平面上移动的3D对象，即x和y的平移，以及围绕z的旋转。要跟踪的对象是事先已知的，并且可以从中提取任何所需的信息。还假设照明条件不会发生任何剧烈变化，并且背景将保持相对静止。要跟踪的对象通常不会是单一颜色，因此按颜色跟踪不是一种选择。我已经成功地实现了使用背景减除和动态模板匹配来跟踪多个2D对象的原型(prototype)。我现在想扩展到跟踪3D对象，但到目前为止我对我发现/实现的东西感到失望。我将列出我所做的一些尝试，希望有人能有所启发。1.)动态Templatematching:我会让用户选择视频帧中的对象，然
我有一个表示笛卡尔空间密度值的3D数组。要获得二维图像，我只需使用sum(array,2)对其中一个轴求和，然后使用matplotlib函数imshow(array2D)获取二维图像。我想做的是使用imshow()一次只显示3D数组的一个切片，这样我就可以“翻页”3D数组以查看图像的不同点.切片命令很简单:array[:,:,x]但我看不出有什么办法至少一次显示每个切片。除了每次手动更改程序文件之外，还有其他建议吗？这可以以某种方式交互完成吗？ 最佳答案 我实际上写了代码来做我认为你正在寻找的东西，看看这是否有帮助:importnu
我正在尝试调整给定因子的2Dnumpy数组的大小，从而在输出中获得较小的数组。数组是从图像文件中读取的，一些值应该是NaN(不是数字，来自numpy的np.nan):这是卫星遥感测量的结果，只是一些像素没有被测量。我为此找到的合适包是scypy.misc.imresize，但包含NaN的输出数组中的每个像素都设置为NaN，即使原始像素中有一些有效数据插值在一起也是如此。我的解决方案附在这里，我所做的基本上是:根据原始阵列形状和所需的缩减系数创建一个新阵列创建一个索引数组来处理原始数组中的所有像素，以便对新数组中的每个像素进行平均循环遍历新的数组像素，对所有非NaN像素进行平均，得到新的
