hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) prob_dist = hist / np.sum(hist)

时间: 2024-01-28 07:04:05 浏览: 166
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histogram源码

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这几行代码是用来计算灰度图像的像素亮度概率分布的。 `np.histogram()`函数用于计算直方图，其中`img.flatten()`将灰度图像展平为一维数组，`256`表示将灰度值分成256个区间，`[0, 256]`表示灰度值的范围。 `hist`变量保存了每个区间内像素值的数量，`bins`变量保存了每个区间的范围。然后，`prob_dist`变量使用`hist`中每个区间的像素数量除以像素总数来计算每个像素亮度的概率。
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RGB直方图是基于红绿蓝三种颜色通道的图像统计，每种颜色通道都有256个级别，从0（黑色）到255（白色）。直方图通过统计每个颜色级别的像素数量，生成三个独立的直方图，分别对应R（红色）、G（绿色）和B（蓝色）...
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【标题】"hist-eq.zip_histogram eq_zip" 涉及到的是图像处理中的直方图均衡化（Histogram Equalization）技术，以及与文件压缩相关的ZIP格式。 直方图均衡化是图像处理中的一种增强技术，它通过改变图像像素值的...

hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])什么意思

img.flatten() 将图像矩阵展平为一个一维数组，以便可以对每个像素值进行计数。256 表示直方图中的 bin 数量，这里将图像像素值范围 [0, 255] 分为 256 个 bin。[0, 256] 表示像素值的范围，即 0 到 255。 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读入灰度图像并显示 img = plt.imread('image.jpg') plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() # 统计直方图并用柱状图显示 hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins[:-1], hist, width=1) plt.show() # 均衡化图像并显示 cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf / cdf.max() img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized) img_equalized = img_equalized.reshape(img.shape) plt.imshow(img_equalized, cmap='gray') plt.show() # 统计均衡化后的直方图并用柱状图显示 hist_equalized, bins_equalized = np.histogram(img_equalized.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins_equalized[:-1], hist_equalized, width=1) plt.show()实验中的关键点、难点、实验参数对于结果的影响

在实验中，使用了 256 个 bin，这可以适用于大多数图像，但对于某些特定的图像可能需要更多或更少的 bin 来获得更好的均衡化效果。 此外，对于图像的预处理和显示也会影响最终结果的质量，如图像的大小、采样率、...

优化一下这些代码import cv2import numpy as np# 读入图片img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 计算直方图hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])# 计算累积分布函数cdf = hist.cumsum()cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()# 均衡化处理img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized).reshape(img.shape)# 显示原图和均衡化后的图cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Equalized Image', img_equalized)cv2.waitKey(0)

hist, bins = np.histogram(img, 256, [0, 256]) # 计算累积分布函数 cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max() # 均衡化处理 img_equalized = cv2.equalizeHist(img) # 显示原图和...

bins = np.arange(11) # hist, _ = np.histogram(d, bins=bins)

然后使用 np.histogram 函数计算直方图，第一个参数 d 是数据，第二个参数 bins 是直方图的边界。函数返回两个值，第一个值是直方图的频数，第二个值是直方图的边界。这里使用了下划线（_）来表示返回值中的第二个值...

hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256]) 能不能用hist = cv2.calcHist([img_GRAY], [0], None, [256], [0, 255])代替

第一种方法是使用NumPy库中的numpy.histogram()函数，第二种方法是使用OpenCV库中的cv2.calcHist()函数。它们的区别在于，numpy.histogram()函数返回的是一个元组，包含计算出的直方图和每个bin的边缘值，而...

# 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图 hist, _ = np.histogram(lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size], bins=256, range=(0, 256), weights=corr.flatten()) # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np.mean(hist)这段代码有什么错误

hist, _ = np.histogram(block, bins=256, range=(0, 256), weights=block.reshape(-1, block.shape[-1])) # 将当前块的颜色直方图加权平均后加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np....

hist = np.histogram(image, bins=256, range=(0,255))[0]含义

这行代码是使用numpy库中的histogram函数对image进行直方图统计。其中，bins参数表示将整个范围划分为256个区间，range参数表示统计的范围为0到255。最后使用[0]取得直方图统计数据。

解释代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 fig = plt.figure() #matplotlib只支持PNG图像 lena = mpimg.imread('cat.jpg') lena_r=np.zeros(lena.shape) #0通道 lena_r[:,:,0]=lena[:,:,0] ax1=fig.add_subplot(331) ax1.imshow(lena_r)# 显示R通道 lena_g=np.zeros(lena.shape)#1通道 lena_g[:,:,1]=lena[:,:,1] ax4=fig.add_subplot(334) ax4.imshow(lena_g)# 显示G通道 lena_b=np.zeros(lena.shape)#2通道 lena_b[:,:,2]=lena[:,:,2] ax7=fig.add_subplot(337) ax7.imshow(lena_b)# 显示B通道 img_R = lena_r[:,:,0] R_mean=np.mean(img_R) R_std=np.std(img_R) ax2=fig.add_subplot(332) flatten_r=img_R.flatten() weights = np.ones_like(flatten_r)/float(len(flatten_r)) prob_r,bins_r,_=ax2.hist(flatten_r,bins=10,facecolor='r',weights=weights) img_G = lena_g[:,:,1] G_mean=np.mean(img_G) G_std=np.std(img_G) ax5=fig.add_subplot(335) flatten_g=img_G.flatten() prob_g,bins_g,_=ax5.hist(flatten_g,bins=10,facecolor='g',weights=weights) img_B = lena_b[:,:,2] B_mean=np.mean(img_B) B_std=np.std(img_B) ax8=fig.add_subplot(338) flatten_b=img_B.flatten() prob_b,bins_b,_=ax8.hist(flatten_b,bins=10,facecolor='b',weights=weights) ax3=fig.add_subplot(233) rgb_mean=[R_mean,G_mean,B_mean] x_mlabel=['R_mean','G_mean','B_mean'] bar_width=0.5 bars_mean=ax3.bar(x_mlabel,rgb_mean,width=bar_width) colors=['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_mean,colors): bar.set_color(color) ax3.set_title('Mean') ax9 = fig.add_subplot(236) rgb_std =[R_std,G_std,B_std] x_mlabel = ['R_std','G_std','B_std'] bar_width = 0.5 bars_std = ax9.bar(x_mlabel,rgb_std,width = bar_width) colors = ['r','g','b'] for bar,color in zip(bars_std,colors): bar.set_color(color) ax9.set_title('Std') # fig.set_tight_layout(True) plt.show()

这段代码主要是读取一张名为"cat.jpg"的图片，并对其RGB三个通道进行分析和统计。 首先，将原图的RGB三个通道分别提取出来，然后在左上角、左中和左下角用subplot展示三个通道的图像。 接着，分别计算每个通道的...

hist = np.histogram(label_img, self.classes, [0, self.classes-1])

这是一个用于计算图像标签的直方图的代码，其中 label_img 是一个包含标签的图像，self.classes 是标签的数量，[0, self.classes-1] 是标签的范围。np.histogram 是一个 NumPy 库中的函数，用于计算直方图。

hist, xedges, yedges = np.histogram2d(lat, lon, bins=10, weights=pmdata)是什么意思

函数 np.histogram2d() 会将数据按照指定的 bin 数量进行划分，并计算每个 bin 中的权重值之和。最终返回的结果是一个二维数组 hist，以及两个一维数组 xedges 和 yedges，分别表示每个 bin 的边界值。

def get_lbp(self, image): """ 获取给定图片的LBP，划分成几个区域后 :param rgb: :return: """ gridx = 6 gridy = 6 widx = 8 widy = 8 hists = [] for i in range(gridx): for j in range(gridy): mat = image[i * widx: (i + 1) * widx, j * widy: (j + 1) * widy] lbp = skif.local_binary_pattern(mat, 8, 1, 'uniform') max_bins = 10 hist, _ = np.histogram(lbp, normed=True, bins=max_bins, range=(0, max_bins)) hists.append(hist) out = np.array(hists).reshape(-1, 1) return out

这是一个函数，用于获取给定图片的局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）特征。函数需要一个参数image，表示要提取特征的图片。 该函数将图片划分为gridx*gridy个区域，每个区域的大小为widx*widy，然后对每个...

hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 )请完整详细的解释每一行的代码意思

hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) 此行代码计算非零像素值的直方图。exposure 是 scikit-image 库中的一个模块，用于图像处理。 stack 是输入的图像或一组图像，[stack > 0] 表示选取非零...

# 创建转换映射 transfer_map = np.zeros((180, 256), dtype=np.uint8) for src_bin in range(180): source_prob = source_hist[src_bin] cumulative_prob = source_prob target_bin = 0 while cumulative_prob < target_hist[src_bin] and target_bin < 255: target_prob = target_hist[target_bin] cumulative_prob += target_prob target_bin += 1 transfer_map[src_bin] = target_bin

具体来说，该代码首先创建了一个大小为(180,256)的、数据类型为np.uint8的、元素都为0的二维数组transfer_map，用于存储灰度值映射表。 接着，代码通过循环遍历输入图像的灰度直方图source_hist的每一个角度bin，将...

hist, xedges, yedges = np.histogram2d(data['x'], data['y'], bins=10) 是什么意思

其中，data['x'] 和 data['y'] 是数据集中的两个变量，bins=10 表示将数据分成 10 个区间。函数返回的 hist 是一个二维数组，表示每个区间内的数据数量。xedges 和 yedges 是分别对应 hist 的行和列的边界值。

解释每条语句作用import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): #主函数 total_time = 100000 # 记录骰子的结果 roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) result_arr = roll1_arr + roll2_arr hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14)) print(hist) print(bins) # 数据可视化 plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5) # 设置x轴坐标点显示 tick_label = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点', '7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点'] tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5 plt.xticks(tick_pos, tick_label) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

- hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14))：使用 numpy 库中的 histogram() 方法对点数和数组进行统计，返回值为两个数组 hist 和 bins，分别表示点数和的频数和频率。 - plt.hist(result_arr...

import numpy as np # 生成一组随机数据 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] hist, edges = np.histogram(data, bins=5) print(hist) print(edges)输出结果

其中，hist是每个区间内的数据个数，edges是每个区间的边界值。这里将数据分成了5个区间，每个区间的大小为2。第一个区间的边界值是1，第二个区间的边界值是2.8（即1+1.8），以此类推，最后一个区间的边界值是10。

import numpy as np # 生成一组随机数据 data =[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] # 计算直方图 hist, edges = np.histogram(data, bins=5) # 打印直方图和边界数组 print(hist) print(edges)

hist, edges = np.histogram(data, bins=5) # 打印直方图和边界数组 print(hist) print(edges) 这段代码会将 data 数组中的数据分成 5 个区间，并计算每个区间内包含的数据个数（即直方图）。打印出来的 ...

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