先上圖
遇到的問(wèn)題
使用plt.subplots(2，2)繪圖時(shí)，子圖的標(biāo)題和上圖重疊，影響觀感：
源代碼：
import numpy as np
from scipy import signal
from skimage import data
from matplotlib import pyplot as plt
# 定義二維灰度圖像的空間濾波函數(shù)
def correl2d(img, window):
# 使用濾波器實(shí)現(xiàn)圖像的空間相關(guān)
# mode = 'same'表示輸出尺寸等于輸入尺寸
# boundary = 'fill'表示濾波前，用常量值填充原始圖像的邊緣，默認(rèn)常量值為0
s = signal.correlate2d(img, window, mode='same', boundary='fill')
return s.astype(np.uint8)
# img為原始圖像
img = data.camera()
# 3*3盒狀濾波模板
window_1 = np.ones((3, 3))/(3 ** 2)
# 5*5盒狀濾波模板
window_2 = np.ones((5, 5))/(5 ** 2)
# 9*9盒狀濾波模板
window_3 = np.ones((9, 9))/(9 ** 2)
# 生成濾波結(jié)果
new_img_1 = correl2d(img, window_1)
new_img_2 = correl2d(img, window_2)
new_img_3 = correl2d(img, window_3)
# 顯示圖像
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0, 0].set_title("攝影師原圖")
axs[0, 1].imshow(new_img_1, cmap='gray')
axs[0, 1].set_title("3*3盒狀濾波模板")
axs[1, 0].imshow(new_img_2, cmap='gray')
axs[1, 0].set_title("5*5盒狀濾波模板")
axs[1, 1].imshow(new_img_3, cmap='gray')
axs[1, 1].set_title("9*9盒狀濾波模板")
plt.show()
解決方法
方法1：在plt.show() 之前添加一句：
函數(shù)原型：
matplotlib.pyplot.tight_layout(*, pad=1.08, h_pad=None, w_pad=None, rect=None)
作用：調(diào)整subplots子圖見(jiàn)的間距
Adjust the padding between and around subplots.
參數(shù)：
參考官方文檔：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.tight_layout.html#matplotlib.pyplot.tight_layout
部分代碼：
# 顯示圖像
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0, 0].set_title("攝影師原圖")
axs[0, 1].imshow(new_img_1, cmap='gray')
axs[0, 1].set_title("3*3盒狀濾波模板")
axs[1, 0].imshow(new_img_2, cmap='gray')
axs[1, 0].set_title("5*5盒狀濾波模板")
axs[1, 1].imshow(new_img_3, cmap='gray')
axs[1, 1].set_title("9*9盒狀濾波模板")
plt.tight_layout()
plt.show()
方法1測(cè)試結(jié)果：
方法2：在subplots中設(shè)置figsize
fig, axs = plt.subplots(2, 2,figsize=(6, 15))
# 顯示圖像
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文
# 設(shè)置figsize，防止圖片重疊
fig, axs = plt.subplots(2, 2,figsize=(6, 15))
axs[0, 0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0, 0].set_title("攝影師原圖")
axs[0, 1].imshow(new_img_1, cmap='gray')
axs[0, 1].set_title("3*3盒狀濾波模板")
axs[1, 0].imshow(new_img_2, cmap='gray')
axs[1, 0].set_title("5*5盒狀濾波模板")
axs[1, 1].imshow(new_img_3, cmap='gray')
axs[1, 1].set_title("9*9盒狀濾波模板")
方法2測(cè)試結(jié)果：
參考
[1]https://blog.csdn.net/txh3093/article/details/106401484
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