圖片處理的案例
ADAMS后處理--如何把Adams后處理的圖片編輯的漂亮
ADAMS后處理--如何把Adams后處理的圖片編輯的漂亮.docx
ADAMS后處理，如何把后處理圖片做的更漂亮，用于world文檔。
6 如何把圖片的框框加粗并且改成其余顏色？
7 如何改變縱橫坐標(biāo)標(biāo)示的大小？
8 如何改變橫坐標(biāo)的數(shù)字的字體、顏色和大小？
9 如何使背景的虛線(xiàn)更加疏或密？
10 如何改變legend里面的題目？
11 如何把圖片導(dǎo)出？
進(jìn)入postprocessor,file->print->進(jìn)入print界面,點(diǎn)對(duì)話(huà)框中的file單選按鈕,native windows下拉列表中選jpg格式,ok,即可保存圖片到工作目錄下
然后在word中，插入-圖片 即可。
word 圖片（或表格）標(biāo)題插入題注及交叉引用-多余空格的處理 ￥1.5
<p>word中，給圖片的標(biāo)題插入題注后，會(huì)有一個(gè)空格。“圖”字和編號(hào)之間，會(huì)有一個(gè)空格。這個(gè)空格有時(shí)候是不需要的。</p><p><br></p><p>正文中引用的時(shí)候，也會(huì)有一個(gè)多余的空格。</p><p><br></p><div contenteditable="false" width="100%">
<jsk id="C_Playa0a8bce1e4f671ef800d5017f1e80102" videoid="a0a8bce1e4f671ef800d5017f1e80102" duration="0秒">
<img src="https://img.jishulink.com/static/web/youku-case.png" data-mobile-src="https://img.jishulink.com/static/web/youku-case.png?image_process=/format,webp/resize,w_400" data-pc-src="https://img.jishulink.com/static/web/youku-case.png?image_process=/format,webp/resize,w_760" data-initial-src="https://img.jishulink.com/static/web/youku-case.png">
</jsk>
</div><p><br></p><p>網(wǎng)上有幾種解決方，<span style="color: rgb(25, 27, 31);">從題注中排除標(biāo)簽、批量替換、宏命令等，要么不便于多圖場(chǎng)景使用，要么操作繁瑣且風(fēng)險(xiǎn)較高。</span></p><p><br></p><p>付費(fèi)部分提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔的操作方式的視頻教程。</p>
展開(kāi) ANSYS后處理保存高清圖片的方法與技巧。
缺點(diǎn)：保存圖片在之前設(shè)置好的文件中（即file---->saveas……的路徑里），無(wú)法改名稱(chēng)。
方法三：PlotCtrls---->writemetafile---->invertWhite/Black(圖片為黑底的時(shí)候）PlotCtrls---->writemetafile---->standardcolor（圖片為白底的時(shí)候）優(yōu)點(diǎn)：清晰度高。
缺點(diǎn)：圖片保存為.wmf或者.emf格式。默認(rèn)用系統(tǒng)自帶的畫(huà)圖可以打開(kāi)。
方法四：PlotCtrls---->hardcopy---->tofile……，下面設(shè)置如下圖：
優(yōu)點(diǎn)：可以選擇格式，簡(jiǎn)單，自動(dòng)保存為白底。可以命名。缺點(diǎn)：圖片清晰度不高，保存路徑不能改。
方法五：抓圖工具抓圖。PlotCtrls---->Style---->Colors---->ReverseVideo背景換成白色，然后抓圖，
可以用QQ或者紅蜻蜓抓圖精靈抓圖。優(yōu)點(diǎn)：清晰度較高，路徑、命名可更改。缺點(diǎn)：需第三方軟件，有些繁瑣。
展開(kāi) 
ａｎｓｙｓ批處理模式下命令流輸出高清圖片
每運(yùn)行一次命令3，在工作路徑中產(chǎn)生一個(gè)圖片文件，文件名為jobnamennn.jpg，序號(hào)隨執(zhí)行次數(shù)增加。如果想輸出連續(xù)圖片，可以將命令3放在循環(huán)語(yǔ)句里。如果想輸出單元圖或云圖，需要在命令3前加命令/GRAPHICS,POWER
命令1
/ui,copy,save,bmp
命令2
!/image,save,total_strain2,jpeg
命令3
/show,jpeg,,
PLNSOL, EPTO,EQV, 0,1.0
!米澤茲總應(yīng)變，mises total strain
/show,close
如果想單一圖片且指定文件名，根據(jù)psfr版主的意見(jiàn)，可以將剛生成的文件用/rename重命名
命令4
/GRAPHICS,POWER
/show,jpeg,,
PLNSOL, EPTO,EQV, 0,1.0 !米澤茲總應(yīng)變，mises total strain
/show,close
/RENAME,sxd000,jpg, ,sxd111,,
另一種出圖方法（luckier、shenwenfa提供
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版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「weizhen83」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/weizhen83/article/details/4433119
展開(kāi) ABAQUS后處理之如何得到符合期刊要求分辨率（dpi）的圖片 ￥8
ABAQUS后處理之如何得到符合期刊要求分辨率（dpi）的圖片
通常而言，當(dāng)我們發(fā)表論文時(shí)期刊均會(huì)要求我們的圖片有一定的分辨率。然而，各模擬軟件通常不具有輸出特定分辨率的圖片的功能，對(duì)ABAQUS有限元平臺(tái)也是如此。
因此，這時(shí)候我們就需要通過(guò)一定的技巧和工具實(shí)現(xiàn)得到特定分辨率圖片的目的。本貼就為實(shí)現(xiàn)該目的而寫(xiě)。
實(shí)例：
如圖所示，輸出像素為600dpi的格式為tiff格式的圖片
Abaqus利用python編程進(jìn)行仿真結(jié)果(odb)數(shù)據(jù)圖片批量處理的案例講解
Abaqus:利用python編程進(jìn)行仿真結(jié)果（odb）數(shù)據(jù)圖片批量處理案例講解（下）
AF多尺度孔隙處理軟件2D ￥96
AF多尺度孔隙處理軟件2D可在確保孔隙率不變的前提下，基于實(shí)際的孔隙圖像，進(jìn)行孔隙的多尺度處理。
在工程實(shí)際中，一種材料的孔隙率參數(shù)易于測(cè)得，而材料的其他孔隙特征是難以測(cè)算的。針對(duì)這兩方面的問(wèn)題，AF多尺度孔隙處理軟件2D采取指定孔隙率加材料圖片處理模式來(lái)進(jìn)行生成多尺度孔隙圖片。具體而言，針對(duì)已知的孔隙率，軟件在進(jìn)行孔隙處理中可保證孔隙率為定值，基本不發(fā)生改變，這樣就可控制孔隙率參數(shù)不變，研究孔隙的其他特征參數(shù)對(duì)材料性能的影響。而針對(duì)難以衡量的孔隙其他特征參數(shù)，如孔隙喉道、孔隙峰度、孔隙連通等特征，軟件采用基于圖像的處理模式，可在最大程度上保留原有的孔隙特征。對(duì)于黑白的二值圖片，軟件還提供自適應(yīng)孔隙率測(cè)算功能，識(shí)別模式為白色為孔隙。
以下為處理文獻(xiàn)圖片的處理樣圖：
處理后的文件可進(jìn)行有限元模型的建立，如COMSOL、ANSYS、Abaqus多尺度孔隙結(jié)構(gòu)模型等：
說(shuō)明提醒
軟件需要注冊(cè)，注冊(cè)后可永久使用，版本更新不影響注冊(cè)狀態(tài)，注冊(cè)請(qǐng)聯(lián)系QQ：1135122921。
展開(kāi) 無(wú)人機(jī)3D建模的幾種方式
采用這種方式的優(yōu)點(diǎn)是步驟簡(jiǎn)短，操作門(mén)檻很低，通過(guò)拍攝多張圖片來(lái)獲取更多細(xì)節(jié)。
3. 智能攝影
首先，打開(kāi)無(wú)人機(jī)移動(dòng)端，連接飛機(jī)，在實(shí)景地圖上找到目標(biāo)物體的位置點(diǎn)；然后將無(wú)人機(jī)手動(dòng)飛到目標(biāo)物的上空；接著點(diǎn)擊開(kāi)始攝影，則無(wú)人機(jī)開(kāi)始自動(dòng)環(huán)繞目標(biāo)物進(jìn)行攝影，環(huán)繞路徑和云臺(tái)角度將在地圖界面顯示，攝影完成后將彈出提示；最后，可將視頻文件拖到3D建模工具中，生成立體模型。全程傻瓜式操作，快捷高效。
綜合對(duì)比上述三種方式，點(diǎn)云融合的方式適用于大規(guī)模城市3D建模，需要依賴(lài)于強(qiáng)大的算法和開(kāi)發(fā)能力; 由于需要配合地面三維激光掃描，因此會(huì)產(chǎn)生較高的人力和時(shí)間成本.
而立體環(huán)繞適用于單個(gè)較高物體的建模，只需要?jiǎng)?chuàng)建好航線(xiàn)后，用無(wú)人機(jī)去執(zhí)行，在任務(wù)完成后將圖片進(jìn)行后期處理，即可生成3D模型，此方案需要結(jié)合第三方3D建模工具。此方案通常用于工程檢測(cè)，例如高塔等等。因?yàn)槠?em>圖片的獲取來(lái)自于多個(gè)角度，帶有更多的細(xì)節(jié)信息，因此可以全方位地查看某個(gè)角度是否發(fā)生異常。
相比之下，第三種智能攝影的方式最為便捷，既不需要?jiǎng)?chuàng)建航線(xiàn)，也不需要進(jìn)行復(fù)雜的圖片處理，而是直接將整個(gè)視頻拖入3D建模工具中。此方案適用于警用行業(yè)的事故現(xiàn)場(chǎng)的還原，可通過(guò)無(wú)人機(jī)快速獲取現(xiàn)場(chǎng)的影像，來(lái)進(jìn)行分后期的事故原因分析和測(cè)量等等。
來(lái)源：Sherrin Meng
展開(kāi) Android中圖片壓縮分析（下）
其實(shí)不光 Lanczos 和上面的三種算法，ffmpeg 還提供了其他的圖像重采樣方法，諸如 area averaging、Gaussian 等等，通過(guò)編譯好的 ffmpeg 庫(kù)調(diào)用這些算法處理圖片的命令如下：
ffmpeg -s 600x500 -i input.jpg -s 300x250 -sws_flags lanczos lanczos.jpg
-sws_flags 參數(shù)根據(jù)采樣算法可以選擇 bilinear/bicubic/lanczos 等等。
七、四種算法對(duì)二值化圖片的處理表現(xiàn)
這四種圖片重采樣算法在處理二值化圖片上面的表現(xiàn)差異較大，我們先看看下采樣的對(duì)比：
原圖：下采樣--原圖
鄰近采樣：下采樣--鄰近采樣
雙線(xiàn)性采樣：下采樣--雙線(xiàn)性采樣
雙三次采樣：下采樣--雙三次采樣
Lanczos 采樣：下采樣--Lanczos 采樣
下采樣的對(duì)比一目了然，從上到下的圖像表現(xiàn)效果逐漸變優(yōu)，Lanczos 算法處理后的圖像質(zhì)量屬于最優(yōu)，接著我們看看這四種算法的上采樣對(duì)比：
原圖：上采樣--原圖
鄰近采樣：上采樣--鄰近采樣
雙線(xiàn)性采樣：上采樣--雙線(xiàn)性采樣
雙三次采樣：上采樣--雙三次采樣
Lanczos 采樣：上采樣--Lanczos 采樣
從圖像質(zhì)量上來(lái)看，和下采樣結(jié)果一致，鄰近采樣效果較差，依次往下效果變優(yōu)，Lanczos 效果最優(yōu)。
八、總結(jié)
上面主要介紹了常見(jiàn)的四種圖像重采樣算法，在 Android 中，前兩種采樣方法根據(jù)實(shí)際情況去選擇即可，如果對(duì)時(shí)間要求不高，傾向于使用雙線(xiàn)性采樣去縮放圖片。
展開(kāi) 
簡(jiǎn)便DIC計(jì)算變形示例
今天分享兩個(gè)利用簡(jiǎn)便DIC工具計(jì)算位移分布的算例
算例1：圓孔鑄件拉拔
本示例是計(jì)算一個(gè)帶圓形孔洞的長(zhǎng)方形鑄件在拉伸荷載下的變形，圖片處理完后的文件夾里面的內(nèi)容如下，
下面劃分網(wǎng)格，變形分析區(qū)域是一個(gè)多連通區(qū)域，在用矩形工具劃分完網(wǎng)格后（間隔20pixel），為了圓孔周?chē)@得較高精度的分析精度，圓孔周邊可以添加一些點(diǎn)，
計(jì)算過(guò)程大概不到1min，這與設(shè)備性能相關(guān)。分析完成后，制作位移云圖視頻，一切完成后文件夾中內(nèi)容如下
這個(gè)算例中，散斑的質(zhì)量很高，相關(guān)系數(shù)計(jì)算的峰值明顯，因此計(jì)算結(jié)果非常準(zhǔn)確。
算例2：砂-混凝土剪切
算例2是一個(gè)混凝土與砂土直剪試驗(yàn)，利用DIC計(jì)算砂土的位移場(chǎng)。經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)校正后的圖像混凝土-砂土的分界面幾乎是完全垂直的，劃分網(wǎng)格后進(jìn)行計(jì)算。
直接上結(jié)果，砂土類(lèi)材料，網(wǎng)格點(diǎn)絕對(duì)不是越密越好，仔細(xì)看視頻的話(huà)，可以看到砂土顆粒有大的旋轉(zhuǎn)變形，還有小顆粒砂礫從大顆粒砂形成的骨架中間跌落的現(xiàn)象，因此，適當(dāng)?shù)拇志W(wǎng)格能夠獲得比較好的效果。
展開(kāi) Python實(shí)戰(zhàn)案例，cv2模塊，Python識(shí)別圖形驗(yàn)證碼實(shí)現(xiàn)自動(dòng)登陸！
灰度處理 把彩色驗(yàn)證碼圖片轉(zhuǎn)為灰色的圖片。
import cv2
image = cv2.imread('1.jpeg', 0)
cv2.imwrite('1.jpg', image)
2. 二值化處理 將圖片處理為只有黑白兩色的圖片，這里發(fā)現(xiàn)干擾線(xiàn)沒(méi)有了，這就意味著我們只需要處理干擾點(diǎn)即可。
import cv2
image = cv2.imread('1.jpeg', 0)
ret, image = cv2.threshold(image, 100, 255, 1)
height, width = image.shape
new_image = image[0:height, 0:150]
cv2.imwrite('1.jpg', new_image)
3. 降噪處理 去除小黑點(diǎn)，也就是孤立的黑色像素點(diǎn)。
點(diǎn)降噪原理就是檢測(cè)黑色點(diǎn)相鄰的8個(gè)點(diǎn)，判斷8個(gè)點(diǎn)的顏色情況。如果全是白點(diǎn)，那么就認(rèn)為這個(gè)點(diǎn)是白色的，做黑點(diǎn)變白點(diǎn)處理。如⑤點(diǎn)處，以田字格來(lái)看，相鄰共有8個(gè)區(qū)域。
①②③點(diǎn)坐標(biāo)如下圖，同理可知④⑤⑥⑦⑧⑨點(diǎn)坐標(biāo)情況
降噪代碼如下：
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
def inverse_color(image, col_range):
# 讀取圖片，0意味著圖片變?yōu)榛叶葓D
image = cv2.imread(image, 0)
# 圖片二值化，100為設(shè)置閥值，255為最大閥值，1為閥值類(lèi)型，當(dāng)前點(diǎn)值大于閥值，設(shè)置為0，否則設(shè)置為255。
展開(kāi) ANSYS導(dǎo)入圖片建模教程
將一張PNG或JPG格式的圖片導(dǎo)入到ANSYS內(nèi)，根據(jù)圖片內(nèi)容生成幾何模型可通過(guò)下面的思路來(lái)實(shí)現(xiàn)。
首先選取一張需要導(dǎo)入的圖片文件。這里采用隨機(jī)成長(zhǎng)算法生成了一張多孔結(jié)構(gòu)圖片，圖片樣式及繪圖參數(shù)如下。
利用CAD圖像導(dǎo)入插件將圖片處理成AutoCAD文件，既PNG圖像轉(zhuǎn)換為dwg格式。插件中邊界提取選擇白色，繪圖樣式設(shè)置為平滑，并將平滑設(shè)置10，關(guān)于插件中參數(shù)設(shè)置的原理可查看：CAD圖像導(dǎo)入插件
在AutoCAD內(nèi)將導(dǎo)入的圖形建立面域，并新建一個(gè)與原圖大小相同的長(zhǎng)方形面域。
運(yùn)用差集，將長(zhǎng)方形與導(dǎo)入的圖形面域做差集。
通過(guò)縮放將生成的模型縮放到指定尺寸。
將處理后的模型導(dǎo)出為.sat格式。
打開(kāi)ANSYS Workbench，建立一個(gè)需要研究的分析系統(tǒng)，這里選取了靜態(tài)結(jié)構(gòu)，將幾何結(jié)構(gòu)的分析類(lèi)型設(shè)置為2D，右擊幾何結(jié)構(gòu)，選擇導(dǎo)入幾何模型，選取保存的.sat文件并導(dǎo)入。
設(shè)定需要的材料類(lèi)型及連接，并對(duì)模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分，將模型的左側(cè)邊界添加位移約束條件，右側(cè)邊界添加單位力并提交分析。
ANSYS模型進(jìn)行簡(jiǎn)單的受拉模擬結(jié)果，應(yīng)力分布如圖所示。
展開(kāi) 使用im2mesh和oof2進(jìn)行多相界面網(wǎng)格劃分比較-原創(chuàng)帖
經(jīng)過(guò)近幾天的探索，發(fā)現(xiàn)im2mesh采用三角形網(wǎng)格劃分對(duì)多相界面的網(wǎng)格處理能力較強(qiáng)，而oof2也具備這樣的能力，但是需要經(jīng)過(guò)多次的網(wǎng)格細(xì)化、像素點(diǎn)捕捉、分裂、光滑等一系列操作。
但oof2具備獲得純?nèi)切巍⒓兯倪呅巍⑷切魏退倪呅位旌暇W(wǎng)格的能力，這是im2mesh所不具備的，
1. 對(duì)于特別復(fù)雜的模型可以使用im2mesh或oof2進(jìn)行純?nèi)切尉W(wǎng)格劃分，或者也可以使用oof2進(jìn)行純四邊形單元網(wǎng)格劃分；
2. 對(duì)于不是很復(fù)雜的模型可以使用im2mesh進(jìn)行純?nèi)切螁卧W(wǎng)格劃分，或者也可以使用oof2進(jìn)行四邊形和三角形混合單元網(wǎng)格劃分；
3.im2mesh和oof2都對(duì)于黑白二值化的圖片有較高的效率；
4.如果是RGB圖，在im2mesh中都是要先處理為灰度圖或黑白二值化圖，注意：im2mesh有將灰度圖轉(zhuǎn)變?yōu)橛邢拊W(wǎng)格的能力，但是效率著實(shí)不高，所以im2mesh很多時(shí)候都采用黑白二值化圖片；
5.由于im2mesh處理多種顏色的灰度圖能力有限，所以如果一個(gè)圖片中的顏色超過(guò)三種以上，那么采用oof2進(jìn)行處理效果更高，或者將圖片處理為黑白二值化圖，在im2mesh或oof2中處理都可以；
6.如果要獲得像素網(wǎng)格，oof2可以做到，im2mesh不能做到；
7.最好在ps中把相近色區(qū)域都改為一種顏色，這樣可以更加方便在im2mesh或oof2中進(jìn)行處理，大大提高處理效率，如下圖共包含四種單色：黑、白、灰、淺灰，而實(shí)際這個(gè)熊貓圖片的任何一個(gè)區(qū)域都是灰色過(guò)渡，如果不提前對(duì)圖片進(jìn)行區(qū)域顏色處理，則在im2mesh中處理效率非常低，同時(shí)在oof2中創(chuàng)建像素集合也會(huì)更困難。
8.圖片像素尺寸不要太大了，否則在im2mesh中處理起來(lái)速度也慢。
展開(kāi) 