calcHist(&channels[i], 1, 0, Mat(), hist_before[i], 1, &256, 0);其中‘&256’报错

时间: 2024-05-22 19:15:43 浏览: 50
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hist_eq.zip_adi dsp_bf5_hist eq_直方图 汇编

The function calcHist is used to calculate the histogram of an image. It takes as input the image, the number of channels, the mask (optional), the size of the histogram, the range of values for each channel, and a flag that indicates whether the histogram should be normalized or not. The histogram is a representation of the distribution of pixel values in an image. It is often used for image processing tasks such as image segmentation, object detection, and image enhancement. By analyzing the histogram, we can determine the brightness, contrast, and color distribution of an image. The calcHist function works by counting the number of pixels in the image that fall into each histogram bin. The bins are defined by the size and range of the histogram. For example, if we want to create a 256-bin histogram for an 8-bit grayscale image, the range would be 0 to 255, and each bin would represent a range of 1 pixel value. The function returns the calculated histogram as a numpy array. The histogram can be visualized using plotting functions such as matplotlib.
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hist1.rar_hist

在本案例中，我们关注的是"hist1.rar_hist"，这个文件很可能包含了一个关于彩色图像分量直方图的计算结果或者相关程序。直方图在彩色图像处理中的应用广泛，可以帮助我们洞察图像的颜色组成、亮度分布以及可能存在的...

calcHist(&channels[i], 1, 0, Mat(), hist_before[i], 1, &256, 0);其中‘&256’报错，（用中文回答

images, channels, mask, histSize, ranges, accumulate=None) The calcHist() function is used to calculate the histogram of an image. It takes the following parameters: - images: a list of the images ...

hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 )请完整详细的解释每一行的代码意思

np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) 这四行代码是对图像进行处理和转换。遍历 np_volume 数组的每一个像素，将其减去空气峰值，然后将结果限制在 0 ~ 1 ...

sed -i -e 's/LS65_ACCT2/LS6_HIST2/g' \ -e 's/LS6_ACCT_WH/LS6_HIST_WH/g' \ -e 's/LS65_ACCT_YC/LS6_HIST_YC/g' \ -e 's/LS65_ACCT_EZ/LS6_HIST_EZ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_SZ/LS6_HIST_SZ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XG/LS6_HIST_XG/g' \ -e 's/LS65_ACCT_SY/LS6_HIST_SY/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XF/LS6_HIST_XF/g' \ -e 's/LS65_ACCT_ES/LS6_HIST_ES/g' \ -e 's/LS65_ACCT_SNJ/LS6_HIST_SNJ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_JZ/LS6_HIST_JZ/g' \ -e 's/LS65_ACCT_HG/LS6_HIST_HG/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XN/LS6_HIST_XN/g' \ -e 's/LS65_ACCT_JM/LS6_HIST_JM/g' \ -e 's/LS65_ACCT_HS/LS6_HIST_HS/g' \ -e 's/LS65_ACCT_XT/LS6_HIST_XT/g' \ -e 's/LS65_ACCT_TM/LS6_HIST_TM/g' \ -e 's/LS65_ACCT_QJ/LS6_HIST_QJ/g' \ -e 's/LS65_ACCTM_MVNO/LS6_HISTM_MVNO/g' \ -e 's/CREATE INDEX/CREATE \/\*+ parallel(4) \*\/ INDEX/g' \ -e 's/ LOCAL/&;/g' htxx202303_idx_create.sql

其中 -i 选项表示直接修改文件内容，而不是输出到终端；-e 选项表示接下来的字符串是命令。具体操作为： - 将 LS65_ACCT2 替换成 LS6_HIST2 - 将 LS6_ACCT_WH 替换成 LS6_HIST_WH - 将 LS65_ACCT_YC 替换成 LS6_...

img = imread('1.png'); img_gray = rgb2gray(img); % 指定窗口大小和步长 window_size = 15; step_size = 5; % 计算图像的局部直方图 [rows, cols] = size(img_gray); hist_local = zeros(rows, cols, 256); for i = 1:step_size:rows-window_size+1 for j = 1:step_size:cols-window_size+1 % 提取当前窗口内的像素值 window = img_gray(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1); % 计算当前窗口内的直方图 hist_window = imhist(window, 256); % 将当前窗口内的直方图扩展为与窗口大小相同的矩阵 hist_window = kron(ones(window_size, window_size), hist_window); % 将当前窗口内的直方图保存到局部直方图中 hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window; end end % 检查是否存在没有被赋值的位置 if any(hist_local(:) == 0) % 将没有被赋值的位置赋值为1 hist_local(hist_local == 0) = 1; end % 显示原始图像和局部直方图 figure; subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('原始图像'); subplot(1,2,2), imshow(histeq(hist_local)), title('局部直方图');

hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window; end end 4. 检查是否存在没有被赋值的位置，如果存在，将其赋值为1。 if any(hist_local(:) == 0) % 将没有被赋值的位置赋值为1 ...

select username,default_tablespace from dba_users where username in ( 'LS6_HIST2' ,'LS6_HIST_WH' ,'LS6_HIST_YC' ,'LS6_HIST_EZ' ,'LS6_HIST_SZ' ,'LS6_HIST_XG' ,'LS6_HIST_SY' ,'LS6_HIST_XF' ,'LS6_HIST_ES' ,'LS6_HIST_SNJ' ,'LS6_HIST_JZ' ,'LS6_HIST_HG' ,'LS6_HIST_XN' ,'LS6_HIST_JM' ,'LS6_HIST_HS' ,'LS6_HIST_XT' ,'LS6_HIST_TM' ,'LS6_HIST_QJ' ,'LS6_HISTM_MVNO' );

- where username in ( 'LS6_HIST2' ,'LS6_HIST_WH' ,'LS6_HIST_YC' ,'LS6_HIST_EZ' ,'LS6_HIST_SZ' ,'LS6_HIST_XG' ,'LS6_HIST_SY' ,'LS6_HIST_XF' ,'LS6_HIST_ES' ,'LS6_HIST_SNJ' ,'LS6_HIST_JZ' ,'LS6_HIST_HG' ...

select 'alter user '||username||' default tablespace HIST;' from dba_users where username in ( 'LS6_HIST2' ,'LS6_HIST_WH' ,'LS6_HIST_YC' ,'LS6_HIST_EZ' ,'LS6_HIST_SZ' ,'LS6_HIST_XG' ,'LS6_HIST_SY' ,'LS6_HIST_XF' ,'LS6_HIST_ES' ,'LS6_HIST_SNJ' ,'LS6_HIST_JZ' ,'LS6_HIST_HG' ,'LS6_HIST_XN' ,'LS6_HIST_JM' ,'LS6_HIST_HS' ,'LS6_HIST_XT' ,'LS6_HIST_TM' ,'LS6_HIST_QJ' ,'LS6_HISTM_MVNO' );

- where username in ( 'LS6_HIST2' ,'LS6_HIST_WH' ,'LS6_HIST_YC' ,'LS6_HIST_EZ' ,'LS6_HIST_SZ' ,'LS6_HIST_XG' ,'LS6_HIST_SY' ,'LS6_HIST_XF' ,'LS6_HIST_ES' ,'LS6_HIST_SNJ' ,'LS6_HIST_JZ' ,'LS6_HIST_HG' ...

function [img_hist_trans, img_hist_sep, img_hist_hsv, img_hist_yuv, img_hist_ycbcr] = histeq_all(img_in, flag) %histogram equalization for low light image enhancement %img_in is the raw image %flag is set to 1 for displaying the outputs %output vector contains the results of five methods of histogram equalization img_test=im2double(img_in); img_hist_trans=histeq(img_test); %same as hist_trans img_hist_sep=hist_sep(img_test); img_hist_hsv=histeq_hsv(img_test); img_hist_yuv=histeq_yuv(img_test); img_hist_ycbcr=histeq_ycbcr(img_test); if flag==1 subplot(2,3,1);imshow(img_test); subplot(2,3,2);imshow(img_hist_trans); subplot(2,3,3);imshow(img_hist_sep); subplot(2,3,4);imshow(img_hist_hsv); subplot(2,3,5);imshow(img_hist_yuv); subplot(2,3,6);imshow(img_hist_ycbcr); end end

cv::Mat img_hist_trans, img_hist_sep, img_hist_hsv, img_hist_yuv, img_hist_ycbcr; img_hist_trans = histeq(img_in); img_hist_sep = hist_sep(img_in); img_hist_hsv = histeq_hsv(img_in); img_hist_yuv...

calcHist(&img,1,channels,Mat(),hist,1,bins,ranges);中img前面为什么要加&

在这里，img是一个cv::Mat类型的对象，使用&符号可以将其转换为一个指向该对象的引用。这样做的目的是为了避免对该对象进行复制，从而提高代码的效率和性能。如果不使用引用，而是直接将img作为参数传递，那么会进行...

解释calcHist(&hsv_planes2[0], 1, channels, Mat(), hist2, 2, histSize, ranges, true, false);

cv::calcHist(&image, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange); 这里使用cv::imread函数读取一幅灰度图像，然后使用cv::calcHist函数计算图像的直方图。直方图的尺寸为256，表示像素值的范围为0到...

import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) 请详细解释每一行的代码意思

peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + thr - hist_x[0] # 将数组转换成int64数据类型并进行归一化 np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np...

calcHist(&hsv_planes2[0], 1, channels, Mat(), hist2, 2, histSize, ranges, true, false);是什么

)The calcHist() function is an OpenCV function used to calculate the histogram of an image. A histogram is a graphical representation of the distribution of pixel intensities in an image. The calcHist...

为什么出错了 calcHist(&h1sv[0], 1, channels, Mat(), hist1, 2, histSize, ranges, true, false);

1. 输入参数错误。calcHist()函数需要输入三个参数：图像、通道数和直方图的bin数。如果输入的参数错误，例如通道数和bin数超出了图像的范围，就会出现错误。 2. 图像数据类型错误。calcHist()函数只支持8位和16位...

I=imread('可爱猫咪.jpg'); I_gray=rgb2gray(I); subplot(3,3,1),imshow(I_gray),title('原始图像') subplot(3,3,7),imhist(I_gray),title('原图像直方图') %幂函数变换直方图 Index=0:N-1; Hist{1}=exp(-(Index-15).^2/8); % 4 Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1}); Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1}); subplot(3,3,5),stem(0:N-1,Hist{1}),title('幂函数变换直方图') % log函数直方图 Index=0:N-1; Hist{2}=log(Index+20)/60; % 15 Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2}); Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2}); subplot(3,3,6),stem(0:N-1,Hist{2}),title('log函数变换直方图') % 规定化处理 for m=1:2 Image=I_gray; for k=1:N Temp=abs(Hist_image_cumulation(k)-Hist_cumulation{m}); [Temp1, Project{m}(k)]=min(Temp); end % 变换后直方图 for k=1:N Temp=find(Project{m}==k); if isempty(Temp) Hist_result{m}(k)=0; else Hist_result{m}(k)=sum(Hist_image(Temp)); end end subplot(3,3,m+7),stem(0:N-1,Hist_result{m}),title('变换后直方图') % 结果图 Step=256/N; for k=1:N Index=find(I_gray>=Step*(k-1)&I_gray<Step*k); Image(Index)=Project{m}(k); end subplot(3,3,m+1),imshow(Image,[]),title('变换后图像') end

这段代码是对一张彩色猫咪图片进行灰度化处理，并对其直方图进行幂函数和log函数变换，然后进行规定化处理，得到两张经过变换后的图片和直方图。 首先，代码用imread函数读取了一张名为"可爱猫咪.jpg"的彩色图片...

calcHist(&grayImg, 1, 0, Mat(), hist, 1, histSize, ranges);报错

比如，如果输入图像是灰度图像，那么 histSize 应该为 1x256 的矩阵，ranges 应该为 {0, 256}。 3. hist 参数为空。在调用 calcHist() 之前，需要先创建一个输出矩阵，其大小和维度数应该与需要计算的直方图...
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