def get_map(Hist): # 计算概率分布Pr sum_Hist = sum(Hist) Pr = Hist / sum_Hist # 计算累计概率Sk Sk = [] temp_sum = 0 for n in Pr: temp_sum = temp_sum + n Sk.append(temp_sum) Sk = np.array(Sk) # 计算映射关系img_map img_map = [] for m in range(256): temp_map = int(255 * Sk[m] + 0.5) img_map.append(temp_map) img_map = np.array(img_map) return img_map

这段代码实现了一个图像处理中的灰度图像均衡化算法，具体解释如下：

1. 输入参数：一个一维的直方图数组Hist，该数组记录了图像中每个灰度级别的像素数目；

2. 计算概率分布：将直方图数组Hist归一化为概率分布Pr，即Pr[i] = Hist[i] / sum(Hist)；

3. 计算累计概率：计算概率分布Pr的累计概率Sk，即Sk[i] = sum(Pr[0:i+1])，其中i的范围为0到255；

4. 计算映射关系：将累计概率Sk映射到0到255的整数范围内，得到一个映射关系img_map，其中img_map[i]表示灰度级别为i的像素在均衡化后的图像中的对应灰度级别；

5. 返回结果：将映射关系img_map作为函数的返回值。

该算法通过对图像的灰度级别进行重新分配，增加了图像对比度，使得图像更加清晰、明亮。

相关问题

def draw_distribution_histogram(nums, path='', is_hist=True, is_kde=True, is_rug=False, is_vertical=False, is_norm_hist=False): """ bins: 设置直方图条形的数目 is_hist: 是否绘制直方图 is_kde: 是否绘制核密度图 is_rug: 是否绘制生成观测数值的小细条 is_vertical: 如果为True，观察值在y轴上 is_norm_hist: 如果为True，直方图高度显示一个密度而不是一个计数，如果kde设置为True，则此参数一定为True """ sns.set() # 切换到sns的默认运行配置 sns.distplot(nums, bins=20, hist=is_hist, kde=is_kde, rug=is_rug, \ hist_kws={"color": "steelblue"}, kde_kws={"color": "purple"}, \ vertical=is_vertical, norm_hist=is_norm_hist) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel("XXX") plt.ylabel("YYY") # 添加标题 plt.title("Distribution") plt.tight_layout() # 处理显示不完整的问题 if path: plt.savefig(path, dpi=300) plt.show()改善上面的这个函数代码

这个函数代码已经很不错了，但是可以根据实际需要进行一些改进，如下：

1. 可以将函数参数进行修改，使其更加灵活，比如：

def draw_distribution_histogram(nums, 
                                bins=20, 
                                hist=True, 
                                kde=True, 
                                rug=False, 
                                vertical=False, 
                                norm_hist=False, 
                                xlabel="", 
                                ylabel="", 
                                title="", 
                                savepath=""):

2. 可以对绘制的图形进行更多的设置，增加代码的可读性和灵活性，比如：

# 设置直方图和核密度图的颜色和线型
hist_kws = dict(color="steelblue", alpha=0.7, linewidth=1.5)
kde_kws = dict(color="purple", alpha=0.7, linewidth=1.5)

# 绘制直方图和核密度图
sns.distplot(nums, 
             bins=bins, 
             hist=hist, 
             kde=kde, 
             rug=rug, 
             hist_kws=hist_kws, 
             kde_kws=kde_kws, 
             vertical=vertical, 
             norm_hist=norm_hist)

# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel(xlabel)
plt.ylabel(ylabel)

# 添加标题
plt.title(title)

# 调整图形布局
plt.tight_layout()

# 保存图形到文件
if savepath:
    plt.savefig(savepath, dpi=300)

# 显示图形
plt.show()

3. 可以添加异常值处理和数据清洗的代码，以保证绘制出来的图形更加准确和可靠，比如：

# 剔除异常值和缺失值
nums = nums[(nums >= np.percentile(nums, 0.1)) & (nums <= np.percentile(nums, 99.9))].dropna()

# 对数据进行标准化处理
nums = (nums - np.mean(nums)) / np.std(nums)

根据实际需要进行修改和添加，可以使函数更加完善和实用。

#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。