图像的归一化直方图和累计图的区别

2024-10-21

数学之路-python计算实战(14)-机器视觉-图像增强(直方图均衡化)

我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为的像素的出现概率是是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数, 实际上是图像的直方图,归一化到 . 把作为相应于的累计概率函数, 定义为: 是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写

matplotlib 柱状图、饼图；直方图、盒图

#-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.family']='sans-serif' mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] data=np.random.randint(1,11,3) x=np.arange(len(data)) ############

MATLAB（5）——生成归一化直方图

作者:桂. 时间:2017-03-10 22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言本文作为:曲线拟合与分布拟合一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

利用pandas读取Excel表格，用matplotlib.pyplot绘制直方图、折线图、饼图

利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图数据: 折线图代码: import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号df = pd.read_excel('qua

R语言与医学统计图形【4】直方图、金字塔图

R语言基础绘图系统基础图形--直方图.金字塔图 3.直方图参数设置及比较. op <- par(mfrow=c(2,3)) data <- rnorm(100,10,5) hist(data,col = 'light green') #默认分组 hist(data,col = 'sky blue',breaks = 15) #分成15组 hist(data,col = 'orange',breaks = seq(-5,25,1)) #自定义组距 hist(data,col = 'pink'

pyhton matplotlib可视化图像基础（二维函数图、柱状图、饼图、直方图以及折线图）

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

OpenCV常用基本处理函数（7）图像金字塔和直方图

高斯金字塔高斯金字塔的顶部是通过将底部图像中的连续的行和列去除得到的.顶部图像中的每个像素值等于下一层图像中 5 个像素的高斯加权平均值. 这样操作一次一个 MxN 的图像就变成了一个 M/2xN/2 的图像.所以这幅图像的面积就变为原来图像面积的四分之一. 可以得到一个分辨率不断下降的图像金字塔.我们可以使用函数cv2.pyrDown() 和 cv2.pyrUp() 构建图像金字塔. 图像的轮廓: 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度: 在一个二值

06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

JupyterLab绘制:柱状图,饼状图,直方图,散点图,折线图

JupyterLab绘图喜欢python的同学,可以到 https://v3u.cn/(刘悦的技术博客) 里面去看看,爬虫,数据库,flask,Django,机器学习,前端知识点,JavaScript,还有各种练习题,在里面可以自由提问.接触python时间不长,想扩展知识面,了解更多知识的朋友,欢迎你的加入友情链接: https://v3u.cn/ #需要导的包 from numpy import random import pandas as pd import numpy as n

MATLAB：图像二值化、互补图（反运算）（im2bw，imcomplement函数）

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

CSS 图像拼合技术（雪碧图）

1.css 图像拼合图像拼合就是单个图像的集合. 有许多图像的网页可能需要很长的时间来加载和生成多个服务器的请求. 使用图像拼合会降低服务器的请求数量,并节省带宽. 代码如下: <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <title></title> <style> body{ margin:0; } .box{ width:500px

使用Qt画出直方图和分位数图

https://blog.csdn.net/gudanai/article/details/72136420

excel中散点图和折线图的区别（散点图时间均匀分布）

折线图可以显示随单位(如:单位时间)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势.散点图显示若干数据系列中各数值之间的关系,或者将两组数绘制为 xy 坐标的一个系列.------------------------------------在折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有值数据沿垂直轴均匀分布. 散点图有两个数值轴,沿水平轴(x 轴)方向显示一组数值数据,沿垂直轴(y 轴)方向显示另一组数值数据.散点图将这些数值合并到单一数据点并以不均匀间隔或簇显示它们.散点图通常用于

opencv 61篇

(一)--安装配置.第一个程序标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读评论(50) 收藏举报分类: OpenCV(60) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

12、OpenCV实现图像的直方图处理

1.直方图一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率. 不过通常会将纵坐标归一化到[0,1][0,1]区间内,也就是将灰度级出现的频率(像素个数)除以图像中像素的总数.灰度直方图的计算公式如下: 其中 rk是像素的灰度级 nk是具有灰度rk的像素个数 M

OpenCV3入门（十一）图像直方图

1.直方图的概念灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数.确定图像像素的灰度值范围,以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级,以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素占总像元数的比例值,做出的条形统计图即为灰度直方图.灰度直方图:横坐标是灰度,纵坐标是该灰度在图像中出现的次数. 图像直方图可以表示图像中亮度分布,能借助直方图了解需要如何调整亮度分布,直方图中左侧表示黑色.较暗的区域,右侧表示白色.较亮的区域.计算机视觉领域常借助直方图来实现图像的二值化

OpenCV计算机视觉学习（9）——图像直方图 & 直方图均衡化

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

opencv2对于读书笔记——背投影图像的直方图来检测待处理的内容

一些小的概念 1.直方图是图像内容的一个重要特性. 2.假设一幅图像的区域中显示的是一种独特的纹理或是一个独特的物体,那么这个区域的直方图能够看作是一个概率函数,它给出的是某个像素属于该纹理或物体的概率. 3.反投影直方图的作用是在于替换一个输入图像中每个像素值,使其变成归一化直方图中相应的概率值. 这是一个什么样的过程名字听起来感觉非常高端,事实上这个一个非常easy的过程. 1.首先我们截取一个区域,作为目标区域. 2.然后将目标区域取直方图.并将其直方图归一化,并得到这个区域的概率. 3

Matplotlib学习---用matplotlib画直方图/密度图（histogram, density plot）

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

opencv——图像直方图与反向投影

引言在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制直方图均衡化直方图的反向投影图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

Matlab图像直方图相关函数

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot

图像的归一化直方图和累计图的区别

热门专题