pdf, _ = np.histogram(processed_image.ravel(), bins=256, range=(0, 255), density=True)

时间: 2024-06-07 21:09:11 浏览: 141
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这段代码使用了 NumPy 库的 `histogram` 函数，对 `processed_image` 这个二维数组进行直方图统计。具体来说，它将 `processed_image` 中的所有元素展平为一维数组，并按照指定的区间范围和区间数量（256）进行直方图统计，返回的结果是一个长度为 256 的一维数组 `pdf`，存储了每个区间的概率密度值。其中，`density=True` 表示输出的是概率密度而不是频数。
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例如，对于8位图像，每个通道有256个可能的值，你可以选择256个bin或者更少的bin来简化直方图。 4. **计算直方图**：调用cv::calcHist函数，传入图像、通道选择、bin数量、边界值等参数。 5. **归一化直方图**：...
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BBHE.rar_BBHE matlab_bbhe_bbhe.rar_brightness matlab_histogram

亮度保护断层双直方图均衡化（BBHE）是对传统直方图均衡化（Histogram Equalization, HE）的一种改进。直方图均衡化通过重新分布图像像素值，扩大灰度级的动态范围，从而增强图像的整体对比度。然而，这种方法可能会...

bins = np.arange(11) # hist, _ = np.histogram(d, bins=bins)

然后使用 np.histogram 函数计算直方图，第一个参数 d 是数据，第二个参数 bins 是直方图的边界。函数返回两个值，第一个值是直方图的频数，第二个值是直方图的边界。这里使用了下划线（_）来表示返回值中的第二个值...

p, _ = np.histogram(f, bins=256, range=(0, 255))中为什么使用, _

在这个特定的代码中，_,被用来接收np.histogram函数返回的第二个数组，即直方图的bin edges。因为在此情况下，我们只关心直方图的值而不是bin edges，所以用_,来表示bin edges是不需要的。这种用法的好处是...

p, _ = np.histogram(f, bins=256, range=(0, 255))中为什么使用“, _”

在这个特定的代码中，“_”被用来接收histogram函数的第二个返回值，即直方图的bins。因为在此情况下，我们只关心直方图的值而不是bins，所以用“_”来表示bins是不需要的。这种用法的好处是可以减少不必要的内存...

# 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图 hist, _ = np.histogram(lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size], bins=256, range=(0, 256), weights=corr.flatten()) # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np.mean(hist)这段代码有什么错误

hist, _ = np.histogram(block, bins=256, range=(0, 256), weights=block.reshape(-1, block.shape[-1])) # 将当前块的颜色直方图加权平均后加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np....

def get_lbp(self, image): """ 获取给定图片的LBP，划分成几个区域后 :param rgb: :return: """ gridx = 6 gridy = 6 widx = 8 widy = 8 hists = [] for i in range(gridx): for j in range(gridy): mat = image[i * widx: (i + 1) * widx, j * widy: (j + 1) * widy] lbp = skif.local_binary_pattern(mat, 8, 1, 'uniform') max_bins = 10 hist, _ = np.histogram(lbp, normed=True, bins=max_bins, range=(0, max_bins)) hists.append(hist) out = np.array(hists).reshape(-1, 1) return out

函数需要一个参数image，表示要提取特征的图片。 该函数将图片划分为gridx*gridy个区域，每个区域的大小为widx*widy，然后对每个区域提取LBP特征。LBP是一种常用的图像特征提取方法，它通过对每个像素与周围8个像素...

hist = np.histogram(image, bins=256, range=(0,255))[0]含义

这行代码是使用numpy库中的histogram函数对image进行直方图统计。其中，bins参数表示将整个范围划分为256个区间，range参数表示统计的范围为0到255。最后使用[0]取得直方图统计数据。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读入灰度图像并显示 img = plt.imread('image.jpg') plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() # 统计直方图并用柱状图显示 hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins[:-1], hist, width=1) plt.show() # 均衡化图像并显示 cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf / cdf.max() img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized) img_equalized = img_equalized.reshape(img.shape) plt.imshow(img_equalized, cmap='gray') plt.show() # 统计均衡化后的直方图并用柱状图显示 hist_equalized, bins_equalized = np.histogram(img_equalized.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins_equalized[:-1], hist_equalized, width=1) plt.show()实验中的关键点、难点、实验参数对于结果的影响

在实验中，使用了 256 个 bin，这可以适用于大多数图像，但对于某些特定的图像可能需要更多或更少的 bin 来获得更好的均衡化效果。 此外，对于图像的预处理和显示也会影响最终结果的质量，如图像的大小、采样率、...

优化一下这些代码import cv2import numpy as np# 读入图片img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 计算直方图hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])# 计算累积分布函数cdf = hist.cumsum()cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()# 均衡化处理img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized).reshape(img.shape)# 显示原图和均衡化后的图cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Equalized Image', img_equalized)cv2.waitKey(0)

hist, bins = np.histogram(img, 256, [0, 256]) # 计算累积分布函数 cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max() # 均衡化处理 img_equalized = cv2.equalizeHist(img) # 显示原图和...

解释每条语句作用import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): #主函数 total_time = 100000 # 记录骰子的结果 roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) result_arr = roll1_arr + roll2_arr hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14)) print(hist) print(bins) # 数据可视化 plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5) # 设置x轴坐标点显示 tick_label = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点', '7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点'] tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5 plt.xticks(tick_pos, tick_label) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

- hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14))：使用 numpy 库中的 histogram() 方法对点数和数组进行统计，返回值为两个数组 hist 和 bins，分别表示点数和的频数和频率。 - plt.hist(result_arr...

hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) prob_dist = hist / np.sum(hist)

np.histogram()函数用于计算直方图，其中img.flatten()将灰度图像展平为一维数组，256表示将灰度值分成256个区间，[0, 256]表示灰度值的范围。 hist变量保存了每个区间内像素值的数量，bins变量保存了...

请解读以下代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) dice = np.random.randint(1, 7, 1000) bins = np.arange(1, 8, 1) count = np.histogram(dice, bins=bins)[0] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.bar(bins[:-1], count, align='center', alpha=0.7, color='black', edgecolor='darkblue') ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) ax.set_xlabel('Result') ax.set_ylabel('Occurrences') ax.set_title('Histogram of Dice Throwing Results') ax.set_xticks(bins[:-1]) ax.set_xticklabels(bins[:-1]) plt.savefig('dice_histogram.jpg') plt.show()

3. 第三行代码使用numpy库的arange()函数生成了一个从1到7（不包括7）的整数数组，作为直方图的横坐标范围。 4. 第四行代码使用numpy库的histogram()函数统计了每个投掷结果的出现次数，并返回一个包含每个区间中...

hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256]) 能不能用hist = cv2.calcHist([img_GRAY], [0], None, [256], [0, 255])代替

第一种方法是使用NumPy库中的numpy.histogram()函数，第二种方法是使用OpenCV库中的cv2.calcHist()函数。它们的区别在于，numpy.histogram()函数返回的是一个元组，包含计算出的直方图和每个bin的边缘值，而...

(n, bins) = np.histogram(v, bins=50, density=True) plt.plot(.5*(bins[1:]+bins[:-1]), n)

其中，np.histogram() 函数用于生成直方图数据，参数 v 为输入的数据，bins=50 表示将数据分为 50 个区间，并返回每个区间的频数和区间边界。plt.plot() 函数用于绘制直方图，其中 .5*(bins[1:] + bins[:-1]) 表示将...

Traceback (most recent call last) <ipython-input-11-2dc8f7ae1506> in <module> 25 26 # 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图 ---> 27 hist= np.histogram(lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size], bins=256, range=(0, 256), weights=corr.flatten()) 28 29 # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 <__array_function__ internals> in histogram(*args, **kwargs) D:\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\histograms.py in histogram(a, bins, range, normed, weights, density) 788 789 """ --> 790 a, weights = _ravel_and_check_weights(a, weights) 791 792 bin_edges, uniform_bins = _get_bin_edges(a, bins, range, weights) D:\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\histograms.py in _ravel_and_check_weights(a, weights) 295 weights = np.asarray(weights) 296 if weights.shape != a.shape: --> 297 raise ValueError( 298 'weights should have the same shape as a.') 299 weights = weights.ravel() ValueError: weights should have the same shape as a.

hist, _ = np.histogram(block, bins=256, range=(0, 256), weights=weights.flatten()) # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np.mean(hist) 这里通过 block_...

%timeit counts,edges=np.histogram(x,bins)在spyder里面怎么输

当你想测试 np.histogram 函数在 Spyder 中计算给定数组 x 的直方图（bins 代表等间距的区间数）所需的时间时，可以在交互式模式下输入类似这样的代码： python import numpy as np from timeit import ...

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto') p = (h.max()-h)出现Parameter 'initial' unfilled报错

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto') p0 = (h.max() - h) # 使用 curve_fit 函数拟合数据 popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0) 这里的问题在于，p0 的值应该是一个数组...

怎么把代码的图片保存下来？ import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import pandas as pd import numpy as np epsilon = 100 vals_laplace = [np.random.laplace(loc=0, scale=1/epsilon) for x in range(100000)] delta = 1e-5 sigma = np.sqrt(2 * np.log(1.25 / delta)) * 1 / epsilon vals_gauss = [np.random.normal(loc=0, scale=sigma) for x in range(100000)] plt.hist(vals_laplace, bins=50, label='Laplace') plt.hist(vals_gauss, bins=50, alpha=.7, label='Gaussian') plt.legend() plt.show()

你可以使用matplotlib的savefig函数将代码中的图片保存到本地文件系统中。...plt.savefig('histogram.png') 这会将生成的图片保存到当前工作目录下的histogram.png文件中。你可以根据需要更改文件名和路径。

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