学习目标： 1.直方图均衡化在matlab的实现 学习产出 p=imread(‘liena.jpg’); g=rgb2gray(p);%读取图片灰度化的图像 x=size(g,1);y=size.../(x*y);%图像的离散化直方图 s=zeros(256,1);%均衡化直方图的容器 picure=im2uint8(zeros(x,y));%均衡化后的图像的容器 for i=1:256...if g(i,j)==u picure(i,j)=S(u); end end end end 最后 原图像 原直方图...均衡化的图像 均衡化后的直方图 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/183730.html原文链接：https://javaforall.cn
——利用数据分析库直方图工具 （需要加载数据分析库，还不会的同学回复001查看详细信息） ——直接使用内置直方图（office2016预览版） 首先看下原数据： 通过简单的加工整理，可以将本组数据的最大值...最后的分数段通过依次相加，可以得到直方图的每一个组间距点。 ? 选择数据——数据分析——直方图 ?...确定之后会弹出直方图参数编辑菜单，在参数菜单中输入区域选择分数数据（可带标题行），接收区域选择E列（可包含标题行） 然后记得勾选标志（之前选择数据的时候包含了标题行，需要告诉软件第一行是标题） 在输出区域中选择图表输出位置...： 输出区域：本工作表文件的某一单元格区域 新工作表组：新建一个工作表存放输出直方图 新工作薄：新建一个工作薄存放输出图表 最底部给出的选项是输出的图表类型： 柏拉图：图表数据条按照由高到低的顺序来排列并且声称累计百分比曲线...●●●●● 第二种方法：内置直方图（需使用office2016预览版） 使用2016版的excel来制作直方图非常方便，不用附加任何辅助操作： 只需要选中源数据区域，然后插入直方图就可以了： ?
一、函数简介 1、calcHist—计算图像直方图 函数原型：calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate...=None) images：图像矩阵，例如：[image] channels：通道数，例如：0 mask：掩膜，一般为：None histSize：直方图大小，一般等于灰度级数 ranges：横轴范围...2、equalizeHist—直方图均衡化 函数原型： equalizeHist(src, dst=None) src：图像矩阵 dst：默认即可 二、实例演练 1、灰度图像直方图 代码如下： <...2、灰度图像直方图 ?...2、彩色图像直方图 ?
问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中创建直方图。直方图非常适合将数据分成到多个箱子中，并根据这些个箱子查看数据的位置。...可以理解直方图为倾向于通过将段分组在一起来显示分布。例如可能是年龄组，或测试分数。可能你只是展示20-25岁，25-30岁......等等，而不是展示一个群体的每个年龄段。...入门实例 接下来看一个例子：读取一个data.csv文件内容为统计不同年龄段的所有所有受访人的人数信息分布，并指定一个中年年龄为29的位置进行显示，csv文件内容大致如下共计79211条数据： ?...Microsoft YaHei' rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' #图表样式 plt.style.use('fivethirtyeight') #读取数据...data['Responder_id'] ages = data['Age'] #定义箱子分段列表 bins = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] #构造直方图
就像将一维数组分为区间创建一维频次直方图一样，我们也可以将二维 数组按照二维区间进行切分，来创建二维频次直方图。...一维直方图主要用hist来展示，二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现，seaborn的主要数据类型是pandas，因此需要转换，又复习了一下Numpy转pandas...0.5,histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') plt.show() image.png # 加载sklearn的鸢尾花数据集...**kwargs) plt.hist(type3, **kwargs) plt.title(titles[i]) plt.show() image.png # 构造身高和体重的线性关系数据...-随机数据 # 均值为175，方差为15，且正态分布的1000个随机值 height=np.random.normal(175,15,size=1000) # 构造体重值随机数 weight = (height
图像直方图（英语：Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布。...这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。因此，一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分；而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。...很多数码相机提供图像直方图功能，拍摄者可以通过观察图像直方图了解到当前图像是否过分曝光或者曝光不足。 计算机视觉领域常借助图像直方图来实现图像的二值化. 图像直方图 1....直方图均衡化 直方图均衡化（histogram equalization）是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。...图像是由像素构成的，然而直方图能够反映像素的分布情况，可以作为是图像一个很重要的特征。在实际开发中，图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。除此之外，直方图还能做图像的相似度匹配。
matplotlib是一个绘图库，我们将通过matplotlib绘制图像的直方图。为什么图像可以绘制直方图呢？我们可以想一下，图像是由一堆数据组成，既然是数据那就可以对这个图像进行可视化的图标操作。...直方图用这种表现方式显示图像的基本内容特征方便接下来对图像进行进行下一步的操作。一般直方图的表示是越靠近左侧纵坐标则表示当前图像的偏暗点数据分布，越靠近右侧则表示图像偏亮的像素点分布情况。...，那如何转为一维数据呢？...这张图片如下： 也可以把第二个参数改为100，这样每次分段就是一半了： plt.hist(img.ravel(), 100) 效果如下： hist的第三个参数是统计范围，你需要直方图显示哪个范围内的数据...第一个值img是图像数据，第二个值i，由于每次都会循环作为下标，那么就是0、1、2、3这3个数据，这3个数据传入到calcHist后将会拿出红绿蓝三个不同的通道值。
这样的应用数不胜数，直方图可以说是计算机视觉领域中的经典工具之一。 直方图只是简单地将数据归入预定义的组，并在每个组内进行计数。...原始数据可以是任意东西，因此直方图可以作为一种方便的工具来表达图片中的信息。 如果原始数据是连续分布的，可以通过离散量化的方式来生成直方图注1，但这种方法会引发一些问题。...如果用来量化的网格选得过宽，量化的结果会过于粗糙，我们会丢失一些数据分布的结构信息。如果网格过窄，每组中没有足够的数据点来准确估计数据分布，直方图里就会出现一些小的、细且尖的矩形。...OpenCV提供一种数据类型来表达直方图，这个数据类型可以表达一维至多维的直方图，并包括必要的数据以支持均匀或非均匀的组宽。...尽管用来表示直方图的数据结构和用来表示矩阵或是图像的数据结构相同，由于对这种数据结构的解释有所不同，所以直方图配有一系列用来完成特定任务的新操作。
image.shape, np.uint8) mask[200:400,200:400]=255 histImage=cv2.calcHist([image],[0],None,[256],[0,255])#绘制灰度直方图...histMI=cv2.calcHist([image],[0],mask,[256],[0,255])#绘制掩模直方图 plt.plot(histImage) plt.plot(histMI) cv2
本篇介绍 matplotlib 中直方图的用法。直方图用来表示变量的分布特征。matplotlib 中用 hist() 函数用来绘制直方图。...我们先绘制一个简单的直方图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X = np.random.randint(0,101,1000) plt.hist...(X,color ="cyan",edgecolor='k') plt.show() hist()函数的参数中： X 是长度为N的数组，表示单组数据；或者是长度为N的数组组成的序列，表示多组数据 color...X为序列时，可显示多组数据的分布： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X1 = np.random.randint(0,101,1000...，默认权重都为1 #density=True#归一化 #cumulative=True #累积 plt.xticks(bins)#可设置X轴的刻度线 plt.title("归一化的累积直方图示例",fontsize
Histogram / 图像直方图 / 灰度直方图 # 一般解释 直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。...一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。...这个特性也可以应用到全局直方图均衡化中，即构成所谓的限制对比度直方图均衡（CLHE），但这在实际中很少使用。在CLAHE中，对于每个小区域都必须使用对比度限幅。...直方图被裁剪的值，也就是所谓的裁剪限幅，取决于直方图的分布因此也取决于领域大小的取值。 通常，直接忽略掉那些超出直方图裁剪限幅的部分是不好的，而应该将这些裁剪掉的部分均匀的分布到直方图的其他部分。...也有通过插值加快计算速度，如上所述的直接的自适应直方图，不管是否带有对比度限制，都需要对图像中的每个像素计算器领域直方图以及对应的变换函数，这使得算法及其耗时。
MATLAB 中直方图均衡化和规定化处理函数格式如 下: (1) J = imhist( I , n) (2) J = imhist( I , map) (3) [ counts , X ] =...说明:对于格式(1) ,显示图像I 的直方图,n 为灰度级 数目,灰度图像的缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于 格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 的直方图...tit le(′均衡化图像直方图1′) ; %直方图规定化处理 K = imread(′pout . t i f′) ; figure , imshow( K) ; tit le(′要规定化图像′)...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现的图像如图1～7 所示,其中图1 和图2 为原 始图像及其直方图,
文章目录 一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 1.2 使用matplotlib绘制 二、直方图均衡化 2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 2.2...使用查找表来拉伸直方图 2.3 直方图均衡化—RGB2YCrCb 2.4 直方图均衡化—RGB2YUV 一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 函数 cv2.calcHist(image...为什么要进行直方图均衡化呢？...如下图：依次是原图；全局直方图均衡化；自适应直方图均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 在图像处理中，直方图均衡化一般用来均衡图像的强度，或增加图像的对比度。...；自适应直方图均衡化 2.4 直方图均衡化—RGB2YUV import numpy as np import cv2 # 全局直方图均衡化 def hisEqulColor1(img):
本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...要和输入图像具有相同的大小，在进行直方图计算的时候，只会统计该掩码不为0的对应像素 hist，输出的直方图 dims，直方图的维度 histSize，直方图每个维度的大小 ranges，直方图每个维度要统计的灰度级的范围...直方图规定化的实现 直方图规定化的实现可以分为一下三步： 计算原图像的累积直方图 计算规定直方图的累积直方图 计算两累积直方图的差值的绝对值 根据累积直方图差值建立灰度级的映射 具体代码实现如下： void...但是直方图的均衡化操作也有一定的确定，在均衡化的过程中对图像中的数据不加选择，这样有可能会增强图像的背景；变换后图像的灰度级减少，有可能造成某些细节的消失；会压缩图像直方图中的高峰，造成处理后图像对比度的不自然等...直方图规定化，也称为直方图匹配，经过规定化处理将原图像的直方图变换为特定形状的直方图（上面中的示例，就是将图像的直方图变换为另一幅图像的直方图）。
文章目录 一、图像直方图 画直方图要用到matplotlib库 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。...label=None, stacked=False, normed=None, hold=None, data=None, **kwargs) x参数表示是一个数组或一个序列，是指定每个bin分布的数据...直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法，是图像增强的一个手段。...直方图均衡化：如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。...首先，我们创建一个包含我们感兴趣对象的图像的直方图，对象应尽可能填充图像以获得更好的结果，颜色直方图比灰度直方图更受青睐，因为对象的颜色比灰度强度更能定义对象，然后我们将这个直方图反投影到我们需要找到对象的测试图像上
Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 https://space.bilibili.com/523606542 Python学习交流群：1039649593 直方图(Histogram...一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。...绘制直方图： 直方图的绘制方法，使用的是plt.hist方法来实现，这个方法的参数以及返回值如下： 参数： x：数组或者可以循环的序列。直方图将会从这组数据中进行分组。...density：默认是False，如果等于True，那么将会使用频率分布直方图。每个条形表示的不是个数，而是频率/组距（落在各组样本数据的个数称为频数，频数除以样本总个数为频率）。...： 显示各组数据数量分布的情况。
文章目录 灰度直方图及直方图均衡化 目的 内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化 灰度直方图及直方图均衡化 目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化...内容 灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。...MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数 imhist() 。...\DIP3E_CH02\Fig0221(a)(ctskull-256).tif ','tif'); figure; imhist(A); title('对应直方图') 2.计算并绘制图像直方图 A：用...histeq 函数（自动直方图均衡化） K=histeq(I); figure; imshow(K),title('经直方图均衡化后的图') figure; imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图
cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数，直方图统计图像内各个灰度级出现的次数，达到增强图像显示效果的目的...一幅图像对应唯一的灰度直方图，但是不同的图像可对应相同的直方图，一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。...1/9 3出现的频率：2/9 4出现的频率：1/9 5出现的频率：2/9 图中圆点表示这些像素点被统计到对应的灰度级上： matplotlib.pyplot.hist(X, BINS) X表示数据源...，数据是一维数据格式 BINS表示灰度级的分组情况 注意：函数ravel()将二维的图像数据处理为一维数据源作为参数使用。...对于彩色图像，提取各个通道的图像，每个通道独立绘制灰度直方图。
cv2.COLOR_BGR2HSV)#寻找的ROI对象 roihist=cv2.calcHist([hsv],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256])#计算ROI对象的直方图...cv2.normalize(roihist, roihist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)#直方图均衡化并应用直方图反投影 dst=cv2.calcBackProject([hsvt...thresh) res=np.vstack((target,thresh,res)) cv2.imwrite('C:/Users/xpp/Desktop/result.png',res) True 算法：直方图反投影是创建了一个与输入图像大小相同...颜色直方图优于灰度直方图，因为物体的颜色比灰度强度更好地定义物体。
学习计算并绘制直方图，直方图均衡化等。图片等可到文末引用处下载。...目标 计算并绘制直方图 （自适应）直方图均衡化 OpenCV函数：cv2.calcHist(), cv2.equalizeHist() 教程 啥叫直方图 简单来说，直方图就是图像中每个像素值的个数统计，...和Numpy中都提供了计算直方图的函数，我们对比下它们的性能。...直方图均衡化 一副效果好的图像通常在直方图上的分布比较均匀，直方图均衡化就是用来改善图像的全局亮度和对比度。其实从观感上就可以发现，前面那幅图对比度不高，偏灰白。...小结 直方图是一种分析图像的手段。 cv2.calcHist()和numpy.bincount()均可用来计算直方图，使用Matplotlib绘制直方图。
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