hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])什么意思

时间: 2023-11-14 08:07:22 浏览: 78
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hist-opencv.zip_hist颜色_opencv颜色提取_直方图提取

这段代码使用 OpenCV 的 calcHist() 函数计算了一张图像 img 的直方图，具体解释如下： - [img]：表示要计算直方图的输入图像，这个参数要放在一个列表中。 - [0]：表示计算直方图的通道，这里设置为 0，表示计算灰度图像的直方图。如果是彩色图像，可以设置为 0、1、2 分别表示计算蓝色、绿色、红色通道的直方图。 - None：表示不使用掩码，计算整个图像的直方图。 - [256]：表示直方图的大小，这里设置为 256，表示计算 0 到 255 的像素值的直方图。 - [0,255]：表示像素值的范围，这里设置为 0 到 255。 运行这段代码后，将得到一个大小为 (256,1) 的数组 hist，表示图像的直方图。其中 hist[i] 表示像素值为 i 的像素点的数量。
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import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图片 pic_file='./photo/cat.jpg' img_bgr = cv2.imread(pic_file,cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("input",img_bgr) # 分别获取三个通道的ndarray数据 img_b=img_bgr[:,:,0] img_g=img_bgr[:,:,1] img_r=img_bgr[:,:,2] '''按R、G、B三个通道分别计算颜色直方图''' b_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[0],None,[256],[0,255]) g_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[1],None,[256],[0,255]) r_hist = cv2.calcHist([img_bgr],[2],None,[256],[0,255]) m,dev = cv2.meanStdDev(img_bgr) #计算G、B、R三通道的均值和方差 # img_r_mean=np.mean(r_hist) #计算R通道的均值 # print(m) # print(dev) '''显示三个通道的颜色直方图''' plt.plot(b_hist,label='B',color='blue') plt.plot(g_hist,label='G',color='green') plt.plot(r_hist,label='R',color='red') plt.legend(loc='best') plt.xlim([0,256]) plt.show() cv2.waitKey(0)

然后，使用cv2.calcHist函数计算每个通道的颜色直方图。最后，使用matplotlib.pyplot库绘制每个通道的颜色直方图。 请注意，我并不能运行您的代码，因为我是一个基于文本的AI模型，无法处理图像。但您可以将代码...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/dc9cd0a3a572635fb27973627f514dfb.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(hist) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 帮我优化代码，可以打印概率

hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/2fa446fe46477a2850d029fedce20ae6.jpeg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 我想知道怎么获取返回结果的概率值

hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征...

这个代码怎么让im.show的图片保存到文件夹里# -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("6/00.jpg") # 原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 21): t1 = cv2.cvtColor(cv2.imread("7/" + str(i) + ".jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist, h1, method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open("7/" + str(i) + ".jpg") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'simsun.ttc', 30) # 这里视作》=0.95认为相似，即合格 if result >= 0.95: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" + str(i) + ".jpg")

2. 使用im.save()方法来将图片保存到指定的目录中。要这样做，可以将如下代码添加到你的程序中： im.save(save_dir + “my_image.png”) 其中，“my_image.png”是你想要给图片起的名称，可以自行设置为任意名称，...

import cv2 import os import numpy as np from sklearn import svm import joblib def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) print(features) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) # 保存模型到文件 joblib.dump(clf, 'model.pkl') clf = joblib.load('E:/xiangmu/measure/model.pkl') print(clf) # 预测新图像 img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Downloads/092b08c53b49d92254db7874c0a7b073.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features = np.array(hist.flatten()).reshape(1, -1) print(clf.predict(features)) label = clf.predict(features)[0] print('识别结果：', label) 帮我把这写代码，打印识别率

hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') features = extract_features...

这个代码怎么不让图片显示出来并把合格的图片放到一个文件夹里，把不合格的图片放到另一个文件夹# -- coding: UTF-8 -- import cv2 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont img = cv2.imread("6/00.jpg") # 原图灰度转换 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for i in range(1, 21): t1 = cv2.cvtColor(cv2.imread("7/" + str(i) + ".jpg"), cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 直方图计算的函数，反应灰度值的分布情况 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) h1 = cv2.calcHist([t1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 相关性计算，采用相关系数的方式 result = cv2.compareHist(hist, h1, method=cv2.HISTCMP_CORREL) im = Image.open("7/" + str(i) + ".jpg") draw = ImageDraw.Draw(im) fnt = ImageFont.truetype(r'simsun.ttc', 30) # 这里视作》=0.95认为相似，即合格 if result >= 0.95: draw.text((5, 10), u'合格', fill='red', font=fnt) else: draw.text((5, 10), u'不合格', fill='red', font=fnt) im.show("result" + str(i) + ".jpg")

里？ 要让图片显示出来，可能需要检查代码中的路径是否正确，图片是否存在，并确保代码在正确的环境中运行。如果要将合格和不合格的图片分别放到不同的文件夹中，需要进行条件判断，如使用if语句判断图片是否合格，...

def channel_hist(image): color = ('b', 'g', 'r') for i, color in enumerate(color): hist = cv2.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) plt.plot(hist, color) plt.xlim([0, 256]) fig = plt.gcf() canvas = FigureCanvasTkAgg(fig,master=root2) canvas.draw() #将Matplotlib绘图对象输出为二进制流 buf = canvas.buffer_rgba() img = Image.frombytes('RGBA',canvas.get_width_height(),buf) tk_img = ImageTk.PhotoImage(img) #plt.show() return tk_img

hist = cv2.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) plt.plot(hist, color) plt.xlim([0, 256]) fig = plt.gcf() canvas = FigureCanvasTkAgg(fig,master=root2) canvas.draw() #将Matplotlib绘图...

def read_images(folder): images = [] labels = [] for filename in os.listdir(folder): label = filename.split('.')[0] img = cv2.imread(os.path.join(folder,filename)) if img is not None: images.append(img) labels.append(label) return images, labels # 提取特征向量 def extract_features(images): features = [] for img in images: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hist = cv2.calcHist([gray],[0],None,[256],[0,256]) features.append(hist.flatten()) return features # 读取图像和标签 images, labels = read_images('C:/Users/Administrator/Desktop/111') # 提取特征向量 features = extract_features(images) # 训练模型 clf = svm.SVC() clf.fit(features, labels) joblib.dump(clf, 'model.pkl' 请问这个原理是什么

2. extract_features(images)函数提取每个图像的特征向量，这里使用图像的灰度直方图作为特征。具体来说，它将每个图像转换为灰度图像，计算其灰度直方图，并将其展平为一维向量，最终将所有特征向量保存到...

def image_hist2d(image_path: str): # 二维直方图 img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) cv.imshow('img', img) # 图像转HSV颜色空间 hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) hist = cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [48, 48], [0, 180, 0, 256]) dst = cv.resize(hist, (400, 400)) # 像素归一化 cv.normalize(dst, dst, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) # 色彩填充 dst = cv.applyColorMap(np.uint8(dst), cv.COLORMAP_JET) cv.imshow('hist', dst) plt.imshow(hist, interpolation='nearest') plt.title('2D Histogram') plt.show() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

4. 计算二维直方图：使用cv.calcHist([hsv], [0, 1], None, [48, 48], [0, 180, 0, 256])函数计算二维直方图。其中，[hsv]表示输入图像，[0, 1]表示通道索引，表示计算第0和第1个通道的直方图，[48, 48]表示...

def image_hist(image_path: str): # 一维直方图（单通道直方图） img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) cv.imshow('input', img) color = ('blue', 'green', 'red') # 使用plt内置函数直接绘制 plt.hist(img.ravel(), 20, [0, 256]) plt.show() # 一维像素直方图，也即是单通道直方图 for i, color in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) print(hist) plt.plot(hist, color=color) plt.xlim([0, 256]) plt.show() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 解释这段代码

4. 绘制单通道直方图：使用cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256])函数计算单通道的直方图，其中[img]表示输入图像，[i]表示通道索引，[256]表示直方图的柱子数量，[0, 256]表示像素值的范围。...

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() features = np.concatenate((hog_features, color_...

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt # 读取图片并转为灰度图像img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 计算灰度直方图hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # 显示灰度直方图plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])plt.show() # 计算二维直方图hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)hist2d = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) # 显示二维直方图plt.imshow(hist2d, interpolation="nearest")plt.show()

然后，使用cv2.calcHist()函数计算灰度直方图和二维直方图。最后，使用matplotlib库中的plt.hist()函数和plt.imshow()函数分别显示灰度直方图和二维直方图。其中，灰度直方图使用一维的256个bin来表示灰度级别的分布...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移