这里的直方图是什么意思

时间: 2023-11-01 17:08:38 浏览: 60
直方图是一种用来表示数据分布情况的图形。它将数据分成若干个等宽的区间(或称为bin),并计算每个区间内数据的个数或频率。通常,直方图的横轴表示数据的取值范围,纵轴表示频数或频率。直方图可以帮助我们理解数据的分布情况,例如数据的集中程度、偏态和峰度等。 在引用中,绘制了均值为0,标准差为1的正态分布的直方图。直方图显示了以0为中心的钟形曲线,该曲线表示了正态分布的概率密度。 在引用中,体重分布的直方图显示了体重数据的分布情况。由于体重数据分布明显右偏,与对称的正态分布存在一定的差异。
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这里imadjust是什么意思

`imadjust` 是 MATLAB 中用于调整图像对比度和亮度的函数。它通过对输入图像的灰度级进行变换来调整图像的对比度和亮度,使图像更加清晰和易于观察。 `imadjust` 函数的第一个参数是输入图像,第二个参数可以是一个包含两个元素的向量 `[low_in high_in]`,指定输入图像中需要调整的像素值范围。如果将第二个参数指定为 `[]`,则函数将自动计算图像的最小和最大像素值,并将其映射到输出图像的最小和最大像素值。 例如,`imadjust(A, [])` 将对图像 `A` 进行全局直方图均衡化,增加图像的对比度,使得图像更加鲜明。

在MATLAB中如何改变直方图纵坐标间隔

在MATLAB中,可以使用函数`yticks`来改变直方图的纵坐标间隔。具体步骤如下: 1. 生成直方图,例如: ```matlab data = randn(1,1000); histogram(data); ``` 2. 使用`yticks`函数来设置纵坐标间隔,例如: ```matlab yticks(0:50:200); ``` 这里的意思是设置纵坐标的范围为0到200,每隔50个单位显示一个刻度。 完整代码如下: ```matlab data = randn(1,1000); histogram(data); yticks(0:50:200); ```

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3.4 Pair Interaction Feature The interaction pattern between two individuals is encoded by a spatial descriptor with view invariant relative pose encoding. Given the 3D locations of two individual detec- tions zi,zj and two pose features pi,pj, we represent the pairwise relationship using view normalization, pose co-occurrence encoding, semantic compression and a spatial histogram (see Fig. 5 for illustration). The view normalization is performed by rotating the two people in 3D space by θ with respect to their midpoint, making their connecting line perpendicular to the cam- era view point. In this step, the pose features are also shifted accordingly (e.g. if θ = 45‘, shift 1 dimension with a cycle). Then, the co-occurrence feature is obtained by building a 2-dimensional matrix in which each element (r, c) corresponds to min(pi(r), pj (c)). Although the feature is view invariant, there are still elements in the matrix that deliver the same semantic concepts (e.g. left-left and right-right). To reduce such unnecessary variance and obtain a compact representation, we perform another transformation by multiplying a semantic compression matrix Sc to the vector form of the co-occurrence feature. The matrix Sc is learned offline by enumerating all possible configurations of view points and grouping the pairs that are equivalent when rotated by 180 degrees. Finally, we obtain the pair interaction descriptor by building a spatial histogram based on the 3D distance between the two (bin centers at 0.2, 0.6, 2.0 and 6.5 m). Here, we use linear interpolation similarly to contextual feature in Sec. 3.3. Given the interac- tion descriptor for each pair, we represent the interaction feature φxx(xi,xj) using the confidence value from an SVM classifier trained on a dictionary of interaction labels Y.什么意思

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