hist = cv2.calcHist([gray_D], [0], None, [256], [0, 256])如何得到灰度值在160以上的像素点的个数

时间: 2024-10-12 16:06:41 浏览: 48
`cv2.calcHist` 是 OpenCV 中的一个函数，用于计算图像直方图（Histogram）。在这个例子 `hist = cv2.calcHist([gray_D], [0], None, [256], [0, 256])` 中： - `gray_D` 是一个二维灰度图像数组，通常是从彩色图像转换而来，表示的是每个像素点的灰度强度。 - `[0]` 指定了我们只关心图像的一维数据，即每个像素的灰度值。OpenCV 图像通常是多通道的，这里选择的是第一个通道（对于灰度图像只有一个通道）。 - `None` 表示使用默认的方式处理图像边界，如果没有指定边界，则默认为图像的全范围。 - `[256]` 是指定输出直方图的 bins 数量，这里是 256，对应从 0 到 255 的灰度值范围，因为灰度图像通常用 8 位无符号整型表示。 - `[0, 256]` 是指定直方图的累积区间，即计算灰度值从 0 到 255 的分布。 为了得到灰度值在 160 以上的像素点的个数，你需要直接访问 `hist` 数组。`hist[i]` 就代表了灰度值为 i 的像素数量。所以，灰度值大于或等于 160 的像素点个数就是 `hist[160:]` 的元素之和（假设 `hist` 是一个 Python 数组，不是 numpy 数组的话可能需要先转换成 numpy 数组再进行索引操作）。 ```python # 如果 hist 是一个普通的列表 total_high_gray = sum(hist[160:]) # 如果 hist 是 numpy 数组 import numpy as np total_high_gray = np.sum(hist[160:]) ```
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import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/dc9cd0a3a572635fb27973627f514dfb.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(hist) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 帮我优化代码，可以打印概率

hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征...

这个代码怎么让im.show的图片保存到文件夹里# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("6/00.jpg") # 原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 21): t1 = cv2.cvtColor(cv2.imread("7/" + str(i) + ".jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist, h1, method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open("7/" + str(i) + ".jpg") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'simsun.ttc', 30) # 这里视作》=0.95认为相似，即合格 if result >= 0.95: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" + str(i) + ".jpg")

2. 使用im.save()方法来将图片保存到指定的目录中。要这样做，可以将如下代码添加到你的程序中： im.save(save_dir + “my_image.png”) 其中，“my_image.png”是你想要给图片起的名称，可以自行设置为任意名称，...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/2fa446fe46477a2850d029fedce20ae6.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 我想知道怎么获取返回结果的概率值

hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征...

这个代码怎么不让图片显示出来并把合格的图片放到一个文件夹里，把不合格的图片放到另一个文件夹# -- coding: UTF-8 -- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("6/00.jpg") # 原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 21): t1 = cv2.cvtColor(cv2.imread("7/" + str(i) + ".jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist, h1, method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open("7/" + str(i) + ".jpg") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'simsun.ttc', 30) # 这里视作》=0.95认为相似，即合格 if result >= 0.95: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" + str(i) + ".jpg")

里？ 要让图片显示出来，可能需要检查代码中的路径是否正确，图片是否存在，并确保代码在正确的环境中运行。如果要将合格和不合格的图片分别放到不同的文件夹中，需要进行条件判断，如使用if语句判断图片是否合格，...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) print(features) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/092b08c53b49d92254db7874c0a7b073.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(clf.predict(features)) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 帮我把这写代码，打印识别率

hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') features = extract_features...

请查看下列代码并增加将print出来的图片复制到新文件夹中的代码import cv2 import os folder_path = './labels' list_big = [] for i in range(256): list_big.append([i, 0]) for picture in os.listdir(folder_path): image_gray = cv2.imread(os.path.join(folder_path, picture), 0) hist = cv2.calcHist([image_gray], [0], None, [256], [0, 256]) # 利用遍历操作对二维灰度图作取反操作 for j in range(256): list_big[j][1] += hist.tolist()[j][0] if hist.tolist()[18][0]>0: print(picture)

hist = cv2.calcHist([image_gray], [0], None, [256], [0, 256]) for j in range(256): list_big[j][1] += hist.tolist()[j][0] if hist.tolist()[18][0] > 0: print(picture) # 复制图片到新文件夹 shutil...

def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) joblib.dump(clf, 'model.pkl' 请问这个原理是什么

2. extract_features(images)函数提取每个图像的特征向量，这里使用图像的灰度直方图作为特征。具体来说，它将每个图像转换为灰度图像，计算其灰度直方图，并将其展平为一维向量，最终将所有特征向量保存到...

根据# 定义图像归一化函数 def normalize_image(img): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img = cv2.resize(img, (256, 256)) # 调整图像大小为256*256 img = cv2.normalize(img.astype('float'), None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX) # 将像素值归一化到0-1之间 return img # 加载超声图像与自然图像 na5_path = 'D:/zzz/natural images' us5_path = 'D:/zzz/ultrasound images' na5_images = [] us5_images = [] for filename in os.listdir(na5_path): img = cv2.imread(os.path.join(na5_path, filename)) img = normalize_image(img) na5_images.append(img) for filename in os.listdir(us5_path): img = cv2.imread(os.path.join(us5_path, filename)) img = normalize_image(img) us5_images.append(img) # 计算超声图像与自然图像的像素值分布 na5_means = [] us5_means = [] for i in range(len(na5_images)): na5_means.append(np.mean(na5_images[i])) for i in range(len(us5_images)): us5_means.append(np.mean(us5_images[i])) # 绘制超声图像与自然图像的像素值分布直方图 na5_hist = plt.hist(na5_means, bins=20, alpha=0.5, label='na') us5_hist = plt.hist(us5_means, bins=20, alpha=0.5, label='us') plt.title('Pixel value distribution of ultrasound images and natural images') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel('Pixel value',size=12) plt.show() # 进行差异性检验和分析 t, p = stats.ttest_ind(na5_means, us5_means) print('t-statistic = %g, p-value = %g' % (t, p))画一个流程图

| img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) | img = cv2.resize(img, (256, 256)) | img = cv2.normalize(img.astype('float'), None, 0.0, 1.0, cv2.NORM_MINMAX) | return img | | 加载自然图像 | na5_path =...

# 提取特征并保存 def get_feat(image_list, name_list, label_list, savePath): i = 0 for image in image_list: try: # 如果是灰度图片 把3改为-1 image = np.reshape(image, (image_height, image_width, 3)) except: print('发送了异常，图片大小size不满足要求：',name_list[i]) continue gray = rgb2gray(image) / 255.0 # 这句话根据你的尺寸改改 fd = hog(gray, orientations=12,block_norm='L1', pixels_per_cell=[8, 8], cells_per_block=[4, 4], visualize=False, transform_sqrt=True) fd = np.concatenate((fd, [label_list[i]])) fd_name = name_list[i] + '.feat' fd_path = os.path.join(savePath, fd_name) joblib.dump(fd, fd_path) i += 1 print("Test features are extracted and saved.")加入颜色特征代码

color_hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1, 2], None, [8, 8, 8], [0, 180, 0, 256, 0, 256]) color_hist = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() # 使用 HOG 特征 hog_feat = hog(gray, ...

error: (-215:Assertion failed) H1.type() == H2.type() && H1.depth() == CV_32F in function 'cv::compareHist'

hist2 = cv.calcHist([gray2], [0], None, [256], [0, 256]) # 转换直方图的类型和深度 hist1 = cv.convertScaleAbs(hist1, cv.CV_32F) hist2 = cv.convertScaleAbs(hist2, cv.CV_32F) # 比较直方图 result = cv....
rar

color_hist.rar_颜色直方图

3. 计算直方图：hist = cv2.calcHist([gray_img], [0], None, [256], [0, 256]) 4. 归一化直方图：cv2.normalize(hist, hist, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX) 5. 可视化直方图：plt.hist(gray_...

cv2.error: OpenCV(3.4.18) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'calcHist' > Overload resolution failed: > - Can't parse 'images'. Sequence item with index 0 has a wrong type

hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256]) 在这个例子中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的直方图。在cv2.calcHist()函数中，我们将灰度图像列表作为第一个参数传递，通道...

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt # 读取图片并转为灰度图像img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 计算灰度直方图hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # 显示灰度直方图plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])plt.show() # 计算二维直方图hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)hist2d = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) # 显示二维直方图plt.imshow(hist2d, interpolation="nearest")plt.show()

然后，使用cv2.calcHist()函数计算灰度直方图和二维直方图。最后，使用matplotlib库中的plt.hist()函数和plt.imshow()函数分别显示灰度直方图和二维直方图。其中，灰度直方图使用一维的256个bin来表示灰度级别的分布...

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ax[0, 1].hist(img_gray.ravel(), bins=256) ax[0, 1].set_title('Original Image Histogram') ax[1, 0].imshow(img_eq, cmap='gray') ax[1, 0].set_title('Equalized Image') ax[1, 1].hist(img_eq.ravel(), bins...

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...

hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0])什么意思

这段代码是使用OpenCV库中的cv2.calcHist()函数来计算一幅灰度图像的直方图，其中hist表示计算出来的直方图，gray表示输入的灰度图像，[0]表示只考虑第0个通道（灰度图像只有一个通道），None表示不使用掩模（mask）...

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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。