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

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。

相关问题

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

这行代码使用 Numpy 库中的 `histogram()` 函数来计算图像中每个像素值的直方图信息。

`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。

函数的返回值包括两个数组：

- `hist` 数组包含每个 bin 中像素值的计数。
- `bins` 数组包含每个 bin 的边界值，它们的长度比 `hist` 数组大 1。

这个函数的作用是帮助我们了解图像中每个像素值的分布情况，可以用于图像处理和分析中的许多任务，比如图像增强、图像分割和特征提取等。

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

这是使用 NumPy 库中的 arange 函数生成一个包含 11 个元素的一维数组，用于设置直方图的边界。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不被使用，因为我们只需要直方图的频数。