有没有一种方法可以让图形命中pyplot中框的边界？

在pyplot中，可以使用以下方法让图形命中框的边界：

使用plt.tight_layout()方法可以调整子图的间距，使得图形能够正好命中框的边界。该方法会根据当前图形的内容自动调整子图的位置和大小。
使用plt.subplots_adjust()方法手动调整子图的位置和大小。该方法可以通过调整参数来控制子图的左、右、上、下边界与框的边界的距离。
可以使用plt.axis('scaled')方法设置坐标轴的缩放，使得图形能够自适应框的边界。该方法会保持x轴和y轴的比例相等，使得图形不会被拉伸或压缩。

这些方法都可以在pyplot中使用，用于调整图形的位置和大小，以确保图形能够命中框的边界。另外，需要注意的是，在调整图形位置和大小时，可以结合使用plt.figure()方法设置图形的大小，以适应框的边界。

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Basemap系列：管理投影

设置边界框 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(llcrnrlon...这就是为什么有些投影会失败的原因，因为有些以经纬度设置的方形框在投影单位中不会给出一个适合的边界框。在此例中，使用的是 UTM (Transverse Mercator)投影。...使用边界框方法绘制区域图是比较容易的，因为从地图中心以 UTM单位计算宽度是非常困难的。...在地图坐标中设置边界框 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(resolution...一些投影可以使用地图坐标设置区域地图范围。投影参数必须要设置（中心点），绘制区域要为全球地图的一部分。注意：只有ortho，geos 和 nsper投影可以使用此方法设置地图范围。

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Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（2）目录正文

在最简单的形式中，可以按如下方式创建图形和轴。 fig = plt.figure() ax = plt.axes() ?...在Matplotlib中，图形（类plt.Figure的实例）可以被认为是包含表示轴，图形，文本和标签的所有对象的单个容器。...轴（一个类plt.Axes的实例）就是我们在上面看到的：一个带有刻度和标签的边界框，它最终将包含构成我们可视化的绘图元素。...如果你想要轴的顺序反向显示，你可以简单地颠倒lim参数两个边界点的的顺序就可以完成。...当在单个轴中显示多条线时，创建标记每种线类型的图例是很有用的。同样，Matplotlib有一种快速创建这样一个传奇的内置方式。它是通过（plt.legend（）方法完成的。

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BiTrack，使用摄像机-激光雷达数据的双向离线三维多目标跟踪！

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python地理处理包shapely

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学界 | 李飞飞学生最新论文：利用场景图生成图像

处理完图后，必须填补符号图形结构输入和二维图像输出之间的差距; 为此，通过预测图中所有对象的边界框和分割掩模来构建场景布局。...主要的挑战有三个：首先，必须开发一种处理图形结构输入的方法;其次，必须确保生成的图像涉及图形指定的对象和关系;第三，必须确保合成图像真实。...该模型是针对一对鉴别器网络进行敌对训练的。在训练期间，模型观察地面真实物体边界框和（可选）分割掩模，但是这些是在测试时由模型预测的。图 3 中显示了单个图形卷积层的示例计算图。 ?...从这些例子中可以清楚地看到，该方法可以生成具有多个对象的场景，甚至可以生成多个相同对象类型的实例：例如图 5（a）显示了两只羊，（d）显示了两辆巴士，（g）显示三个人，（i）显示两辆汽车。...在底部序列中，将关系「船在草地上」添加后，导致船的位置移位。总结在本文中，作者开发了一种从场景图生成图像的端到端的方法。

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MELA2022——纵隔病变分析挑战赛

训练和验证案例包含带有 3D 边界框的注释，由经验丰富的放射科医师从轴向、冠状和矢状方向尽可能接近地围绕纵隔病变进行绘制。检测性能的评估基于FROC，这是一种平衡灵敏度和误报的评估指标。...当提议和纵隔病变的真实边界框之间的重叠具有 IoU > 0.3 时，检测到的提议被视为命中。我们选择IoU>0.3，低于COCO等二维检测常用的IoU>0.5。...这是因为 3D 检测边界框的 IoU 通常低于 2D 中的边界框。测试需要提交一个 .csv 文件，其中包括测试集检测到的所有结果。...四、技术路线 1、针对3D检测任务，我们使用分割的方法来实现检测。首先将标注数据的csv边界框生成一个实心立方体Mask区域。...如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果有任何问题，随时给我留言我会及时回复的。

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手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具（详细步骤 + 源码）

背景介绍样本标注是深度学习项目中最关键的部分，甚至在模型学习效果上起决定性作用。但是，标注工作往往非常繁琐且耗时。一种解决方案是使用自动图像标注工具，它可以大大减少标注的时间。...【2】二值化之后并不能保证总是得到我们需要的掩码，有时会有噪声、斑点、边缘的干扰，所以加入了膨胀、腐蚀等形态学处理。【3】最后通过轮廓分析得到对象的边界框，也就是左上角和右下角坐标。...可选参数是绘图的标题和图形大小)： def display(im_left, im_right, name_l='Left', name_r='Right', figsize=(10,7)):...让我们研究一下它们的结构。 I. Pascal VOC 以 XML 格式存储注释 II. YOLO标注结果保存在文本文件中。对于每个边界框，它看起来如下所示。...0.2345 0.123 0.754 让边界框的左上角和右下角坐标表示为

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Matplotlib数据可视化：入门及组件介绍

第二类接口是基于对象的接口，这种方法是使用买你想对象的方法来作图，认为图形中每一个元素都是一种对象，通过调用更加底层对象来实现作图。...这种方法代码量更多，但是让用户对matplotlib图形的构成有了更深的认识，也让用户对图形的每一个元素有更强的掌控力。...所以，在使用matplotlib作图过程中，本文建议在学习阶段多使用基于对象的方法进行作图，只要掌握了基于对象的方法作图，后面使用pyplot作图自然水到渠成。本文后续大部分介绍也是基于这一种方法。...当然，pyplot只是快餐，却不是毒药，因为pyplot中确实提供了很多强大的方法实习县对图形的管理。...本文强烈建议（官方文档中也提出了），如果只是简单得对数据进行展示，那么当然可以使用pyplot完成，但是如果需要更加精细的对图片进行设置，那么建议使用pyplot中的方法来创建matplotlib图形的容器对象

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Streamlit颜色选择器

Streamlit的一个有用功能是颜色选择器工具。这使你可以通过让用户选择任何颜色，而不是使用默认的硬编码颜色，为你的仪表板添加灵活性。...设置Matplotlib图形现在，我们需要使用matplotlib创建我们的图形。这可以通过设置fig和ax变量，并将它们分配给plt.subplots()来实现。...在这个函数中，我们只需要传入1,1，以表示我们正在创建一个有1行和1列的图形。接下来，我们将调用ax.scatter，并将上面创建的user_colour变量传递给c（颜色）参数。...最后，为了让Streamlit显示matplotlib的散点图，我们需要调用st.pyplot()，并传入fig变量。...总结在这个简短的教程中，我们看到了如何在Streamlit仪表板中添加一个交互式的颜色选择器。这样可以避免硬编码颜色，使你能够为仪表板用户提供更多的灵活性。

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opencv 4 -- 图像平滑与滤波

一、blur—图像均值平滑滤波简称平均滤波这是由一个归一化卷积框完成的。...他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平均值来代替中心元素可以使用函数 cv2.blur() 和 cv2.boxFilter() 来完这个任务 import cv2 import numpy as np...from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('person_454.bmp',0) # 平均滤波，调用的时候需要设置卷积框的宽和高...这种高斯滤波器只考虑像素之间的空间关系，不会考虑像素值之间的关系(像素的相似度) 所以高斯方法不会考虑一个像素是否位于边界。...所以这种方法会确保边界不会被模糊掉，因为边界处的灰度值变化比较大 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt

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【他山之石】ICCV 2021—MultiSports：面向体育运动场景的细粒度多人时空动作检测数据集

我们采用迭代的方式，首先根据运动员们的专业建议给出初始动作列表、类别定义以及边界定义，生成初版手册，然后根据初版手册让运动员对具体数据进行试标，并且提出类别定义混淆、边界定义不准确、遗漏的动作类别等问题...第一阶段由专业运动员根据手册标注动作类别和边界，以及边界内第一帧的人物框；第二阶段我们首先采用单目标跟踪器FCOT[2]在每个动作区间内初步生成人物框，然后采用众包的方式对人物框进行调整 (25FPS)...同时在所有数据集中我们包含最多的人物框。为了对动作边界进行精准定义，我们只标注了同一种动作普遍存在的部分，例如篮球中的传球，从球员胳膊向外伸直开始，球离手结束，不包含手拿球和做假动作的部分。...为了更好地分析数据集的难点，我们基于ACT[3]提出了一种更全面的错误分析方法，包含了十种错误，其中ER代表一个预测结果命中了一个已经被检测到的GT；EN代表一个预测结果和任何GT没有时空重合；EL代表了一个预测结果分类正确...其他一切的设置保持一致，从下表中我们可以发现没有清晰的边界定义后，结果下降非常多，证明了MultiSports高质量时序边界的重要。 ? 12 可视化 ?

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学会这7个绘图工具包，Matplotlib可视化也没那么难

表1　pyplot的基础语法及常用参数 ? 散点图散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。...图2　条形图折线图折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...直方图是数值数据分布的精确图形表示，是对连续变量（定量变量）的概率分布的估计，由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入，是一种特殊的条形图。...bins = 20, color = 'steelblue', edgecolor = 'k', label = '直方图' ) # 去除图形顶部边界和右边界的刻度...图9 组合图利用figure的subplot_adjust方法可以轻易地修改间距，其中wspace和hspace分别用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。

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