#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。

相关问题

import cv2 import numpy as np # 指定存放图片的路径 path = 'f:\\deeplearning\

import cv2是Python中用于调用OpenCV库的模块。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。通过import cv2语句，我们可以在Python中使用OpenCV的函数和方法来处理图像和视频数据。

同时，import numpy as np语句是用来导入numpy库，并给它起一个别名np。numpy是Python中用于科学计算的库，提供了大量的数学函数和矩阵运算功能。通过import numpy as np语句，我们可以在Python中使用numpy库中的各种函数和方法来进行数组运算、线性代数运算等操作。

综合起来，import cv2 import numpy as np这句话意味着我们在Python中导入了OpenCV库和numpy库，并分别用cv2和np来表示它们。这样就可以方便地使用OpenCV和numpy库中的各种函数和方法来处理图像数据和进行科学计算。这对于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域的开发非常有用。

#encoding=utf8 def relu(x): ''' input:x(ndarray)输入数据 ''' #********* Begin *********# #********* End *********#

这是一个实现ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的Python函数，它的输入是一个NumPy数组x，返回值也是一个NumPy数组，其中进行了ReLU运算。ReLU函数可以通过以下公式表示：

f(x) = max(0, x)

即当输入x大于0时，输出f(x)等于x；当输入x小于等于0时，输出f(x)等于0。

下面是该函数的实现方式：

#encoding=utf8
import numpy as np

def relu(x):
'''
input:
x(ndarray): 输入数据
output:
ret(ndarray): ReLU输出结果
'''
# 将x中小于等于0的元素赋值为0
ret = np.maximum(x, 0)

return ret