本文介绍了四种方法，利用Python自动化制作超分辨率重建论文实验的局部放大图，无需借助PPT或PS。包括类似SRCNN、SRFS、RCAN等常见展示方式，适用于多种图像和感兴趣区域，旨在提升科研效率。
摘要生成于
，由 DeepSeek-R1 满血版支持，
第一次来请先看这篇文章：
【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）
方法一：实现目标1
方法二：实现目标2
方法三：实现目标3
方法四：实现目标4
目标如下：
目标1：制作类似SRCNN中图14的局部放大图，SR上有框选的感兴趣区域，放大部分叠在SR的某个角上。
此外，下图（图像来自SRFS图1）这种连线的局部放大图也算在目标1中：
目标2：绘制SRFS中图17的局部放大图，竖向排列每个模型的局部放大
from PIL import Image
def show_cvimg
(
im
)
:
return Image.fromarray
(
cv2.cvtColor
(
im,cv2.COLOR_BGR2RGB
)
)
#读取
图像
并判断是否读取成功
# patch1 = image[400:500, 150:350, :]
# patch1 = cv2.resize
(
patch1,
(
200, 120
)
)
def draw_rec
在
科研
论文
写作中，我们经常需要
放
大
局部
图
片来显示细节，即绘制
图
中
图
。在Matlab中可以
使用
magnify
或
则axes函数，网上有很多例子，这
里
不再赘述。本文主要讲解如何
使用
tikz/pgfplots来
画
局部
放
大图
中
图
。
绘制
局部
放
大图
，需要
使用
到spy宏包，本文主要参考pgfplots手册。下面给出一个最简单的实例，具体代码如下：
\documentclass[10pt, final, jour...
%在一张
图
的基础上
画
局部
放
大图
(
仿真和混合模型的输出
对比
)
h=axes
(
'Position',[0.1,0.1,0.8,0.8]
)
;
h1=plot
(
Usim,'b'
)
;
hold on
h2=plot
(
Ut,'r'
)
;
axes
(
'Position',[0.2,0.2,0.4,0.4]
)
;
plot
(
1000:1500,Usim
(
1000:1500
)
,'b'
)
;
hold on
plot
(
10...
【
超分辨率
（Super-Resolution）】关于【
超分辨率
重建
】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、
实现
流程、研究方向、
论文
代码数据集汇总等
文章目录前言cv2.rectangle
(
)
函数cv2.resize
(
)
函数np.hstack
(
)
和 np.vstack
(
)
函数
实现
局部
框
定
放
大拼接
在
制作
论文
插
图
时，有时要求将
图
片的
局部
放
大来展示细节内容，同时将
放
大图
拼接在原
图
上以方便观察
对比
。
当然直接利用电脑自带的
画
图
软件
或
者别的软件也可以很方便地
实现
，但是如果碰到多个算法处理一张
图
片后多张
图
片进行
对比
就不太方便了，这
里
主要贴一下
python
代码的
实现
。
cv2.rectangle
(
)
函数
cv2.rectangle
(
img,
论文
图
片
局部
放
大并粘贴在原
图
，批量处理代码@TOC你好！ 这是你第一次
使用
Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何
使用
Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法# # -- coding: utf-8 --import os
import PIL.Image as im
from PIL import ImageDrawfrom PIL import Image, ImageDrawdef enlarge_and_highlight_region
(
i
