人脸识别的灰度直方图 人脸识别技术是一种生物特征识别技术，它通过从装有摄像头的终端设备拍摄的人脸图像中抽取人的个性化特征，以此来识别人的身份。 本实例要求使用一组10000个随机数作为人脸图像的灰度值，使用hist（）函数绘制下图所示的灰度直方图。

在人脸识别中，灰度直方图（Gray Level Histogram）用于统计图像中每个灰度级（亮度级别）像素的数量。对于10000个随机数代表的灰度值，你可以按照以下步骤使用Python的matplotlib库来绘制直方图：

1. 首先，导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成随机灰度值数组：

# 假设random_gray_values是一个包含10000个随机灰度值的数组
random_gray_values = np.random.randint(0, 256, size=10000)  # 0到255之间的整数

3. 计算并绘制直方图：

# 使用plt.hist()函数绘制直方图
plt.hist(random_gray_values, bins=np.arange(0, 256), edgecolor='black')  # bins设置灰度范围，edgecolor指定边框颜色
plt.xlabel('灰度值')
plt.ylabel('像素数量')
plt.title('随机人脸图像灰度直方图')

4. 展示直方图：

plt.show()

这个直方图将显示各个灰度级的频率分布，有助于了解图像中像素亮度的特点。