#encoding=utf8 import numpy as np #计算图像的直方图 def histgram(img): #输入：img，待统计直方图的图像 #输出：统计出来的直方图，hist #提示：img为灰度图, img.shape[0]为图的高, img.shape[1]为图的宽 height = img.shape[0] width = img.shape[1] hist = np.zeros([256], np.float32) #请填写代码 begin #请填写代码 end return hist if __name__ == '__main__': pass

这段代码实现了计算图像的直方图。具体来说，输入为一张灰度图像，输出为统计出来的直方图，即每个灰度值出现的次数。代码中使用了numpy库中的np.zeros函数创建了一个长度为256的全0数组作为直方图。下面是完整的代码及注释：

#encoding=utf8
import numpy as np

#计算图像的直方图
def histgram(img):
    #输入：img，待统计直方图的图像
    #输出：统计出来的直方图，hist
    #提示：img为灰度图, img.shape[0]为图的高, img.shape[1]为图的宽
    height = img.shape[0]
    width = img.shape[1]
  
    hist = np.zeros([256], np.float32)  #创建长度为256的全0数组作为直方图

    #遍历每个像素，统计直方图
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            gray = int(img[i,j])
            hist[gray] += 1

    return hist

if __name__ == '__main__':
    pass

在遍历每个像素时，将像素的灰度值转换为整数类型并作为直方图数组的下标，然后将对应的直方图元素加1。最后返回统计出来的直方图数组。

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Vscode补充完整归一化直方图计算函数,输入为原始图像 def MyGetHist(img):

在Visual Studio Code (Vscode) 中补充一个用于计算归一化直方图的函数，首先需要导入必要的库，如`numpy`用于处理数组运算和图像处理，然后你可以按照以下步骤编写：

import numpy as np

def normalize_hist(img):
    """
    计算并返回给定图像的归一化直方图。

    参数:
    img (numpy.ndarray): 输入的原始灰度图像，通常是一个二维数组

    返回:
    hist (numpy.ndarray): 归一化的直方图，表示像素值分布
    bin_edges (numpy.ndarray): 直方图的边界值，每个元素对应于bin的中心点
    """
    # 确保输入的是灰度图像
    assert len(img.shape) == 2, "Input should be a grayscale image"

    # 计算直方图
    flat_img = img.flatten()  # 展平图像
    hist, bin_edges = np.histogram(flat_img, bins='auto')  # 自动确定bin的数量

    # 归一化直方图
    hist_norm = hist / hist.sum()  # 对总像素数进行归一化

    return hist_norm, bin_edges

# 示例：
# img = ...  # 这里应替换为你的实际图像数据
# norm_hist, bin_edges = normalize_hist(img)