python 直方图归一化
时间: 2023-11-01 18:08:50 浏览: 58
Python 中可以使用 numpy 库中的 histogram 函数来计算直方图,然后再进行归一化处理。具体步骤如下:
1. 使用 numpy.histogram 函数计算直方图,得到频数和分组边界。
2. 将频数除以数据总数,得到频率。
3. 将频率乘以分组区间长度,得到归一化后的频率。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=10)
# 归一化处理
freq = hist / data.size
freq_norm = freq * np.diff(bins)
print(freq_norm)
```
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python直方图归一化的代码实现
可以使用numpy库的histogram函数进行直方图归一化,代码实现如下:
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 进行直方图归一化
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=10, density=True)
# 输出归一化后的直方图和边界
print(hist)
print(bin_edges)
python图像直方图归一化
图像直方图归一化是将图像的像素值范围映射到0-255之间,以便更好地显示图像的细节和特征。在Python中,可以使用OpenCV库中的equalizeHist()函数来实现图像直方图归一化。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像
equ = cv2.equalizeHist(img) # 直方图归一化
cv2.imshow('Equalized Image', equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```