所以在python中我有以下代碼,取自this answer：

import matplotlib.pyplot as plt                                                 
import sympy                                                                    

x = sympy.symbols('x')                               
y = 1   sympy.sin(sympy.sqrt(x**2   20))                                         
lat = sympy.latex(y)                                                            

#add text                                 
plt.text(0, 0.6, r"$%s$" % lat, fontsize = 50)                                  

#hide axes                                                                      
fig = plt.gca()                                                                 
fig.axes.get_xaxis().set_visible(False)                                         
fig.axes.get_yaxis().set_visible(False)                                         
plt.savefig('out.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)                                                        
plt.show()

這將打開文本并將其導(dǎo)出到png文件中：

但這包括超出框架外的空白的空白.您將如何裁剪圖像以僅導(dǎo)出文本,如邊界框,如此？

解決方法:

以下不是一個完美的解決方案,但它希望能給你一些關(guān)于如何進(jìn)步的想法：

import matplotlib.pyplot as plt
import sympy

x = sympy.symbols('x')
y = 1   sympy.sin(sympy.sqrt(x**2   2))
lat = sympy.latex(y)

fig = plt.figure()
renderer = fig.canvas.get_renderer()
t = plt.text(0.001, 0.001, r"$%s$" % lat, fontsize = 50)
wext = t.get_window_extent(renderer=renderer)

fig.set_size_inches(wext.width / 65, wext.height / 40, forward=True)
fig.patch.set_facecolor('white')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('out.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0)
plt.show()

您可以通過使用當(dāng)前渲染器獲取窗口范圍來確定文本大小.然后還可以手動指定圖形尺寸.我雖然不確定正確的方法來轉(zhuǎn)換兩者之間.請注意,我為圖像添加了邊框,以便您可以看到剩余填充量：

作為解決此問題的可能方法,以下方法僅使用Python的PIL庫在保存之前自動裁剪圖像：

import io
from PIL import Image, ImageOps
import matplotlib.pyplot as plt
import sympy

x = sympy.symbols('x')
y = 5 /sympy.sqrt(1   sympy.sin(sympy.sqrt(x**2   2))) 
lat = sympy.latex(y)

fig = plt.figure()
t = plt.text(0.001, 0.001, r"$%s$" % lat, fontsize = 50)

fig.patch.set_facecolor('white')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()

with io.BytesIO() as png_buf:
    plt.savefig(png_buf, bbox_inches='tight', pad_inches=0)
    png_buf.seek(0)
    image = Image.open(png_buf)
    image.load()
    inverted_image = ImageOps.invert(image.convert("RGB"))
    cropped = image.crop(inverted_image.getbbox())
    cropped.save('out.png')