步骤: 统计原图像素每个像素的个数 统计原图像<每个灰度级的像素的累积个数 家里灰度级得映射规则 将原图每个像素点的灰度映射到新图 代码: clear all I=imread('1.jpg');                 %读入JPG彩色图像文件 imshow(I)                                  %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') I_gray = rgb2gray(I); %灰度化后的数据存入数组 imwrite(I_gray,'1_

原文地址:http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/12/19/2825418.html 直方图匹配或叫做直方图规定化都可以,是把原图像的直方图按照给定的直方图加以映射,使新图像的直方图的分布类似于给定的函数. 总共有以下几步: 1.求给定的函数的累积直方图s. 2.求原图像的累积直方图G. 3.求s中每一个值在G中距离最小的位置index. 4.求原图像每个像素通过index映射到的新像素的值. 代码如下: clear all; close all

直方图匹配本质上是让两幅图像的累积直方图尽量相似,累积直方图相似了,直方图也就相似了. 把原图像img的直方图匹配到参考图像ref的直方图,包括以下几个步骤: 1. 求出原图像img的累积直方图img_accu: 2. 求出参考图像ref的累积直方图ref_accu: 3. 灰度级g在img_accu中对应的值记为img_accu_g,找出ref_accu中与ref_accu_g最接近的值,记为ref_accu_G,记该值对应的灰度级为G: 4. 根据g和G的对应关系,得到img经过匹配之后的直

image processing 系列: [图像处理]图片旋转 [图像处理]高斯滤波.中值滤波.均值滤波 直方图匹配算法.又称直方图规定化.简单说.就是依据某函数.或者另外一张图片的引导,使得原图改变. 感觉解释的最好的是:http://www.360doc.com/content/13/1106/16/10724725_327179043.shtml 完整代码:github (里面同一时候包括OSTU / 大津算法.直方图均衡化等算法,还包括两种測试图片). 由于我个人兴趣爱好(放P就是老师逼

(1)二进制图 在二进制图中,像素的取值为两个离散数值0或1中的一个,0代表黑色,1代表白色 例 A=[0 0 1;1 1 0; 0 0 1];>> imshow(A,'InitialMagnification','fit')          %调整合适的窗口显示A. (2)索引图 索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映像矩阵Map.其中Map是一个包含三列.若干行的数据阵列,其中每个元素的值均为[0, 1]之间的双精度浮点型数据.Map矩阵的每一行分别表示红色.绿色和蓝色的颜色值.在MAT

1 直方图 灰度级范围为 \([0,L-1]\) 的数字图像的直方图是离散函数 \(h(r_k) = n_k\) , 其中 \(r_k\) 是第\(k\)级灰度值,\(n_k\) 是图像中灰度为 \(r_k\) 的像素个数.在实践中,经常用乘积 \(MN\) 表示的图像像素的总数除它的每个分量来归一化直方图,通常 \(M\) 和 \(N\) 是图像的行和列的位数.因此,归一化后的直方图由 \(p(r_k) = n_k/MN\) 给出,其中 \(k = 0, 1, ... ,L-1\) .简单地说

直方图匹配,又称直方图规定化,即变换原图的直方图为规定的某种形式的直方图,从而使两幅图像具有类似的色调和反差.直方图匹配属于非线性点运算. 直方图规定化的原理:对两个直方图都做均衡化,变成相同的归一化的均匀直方图,以此均匀直方图为媒介,再对参考图像做均衡化的逆运算 /// <summary> /// 直方图匹配 /// </summary> /// <param name="srcBmp">原始图像</param> /// <par

#-*- 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)) ############

题意: 每一个' . '有一个姑娘, E是出口,'.'是空地 , 'X' 是墙. 每秒钟每一个姑娘能够走一步(上下左右) 每秒钟每一个出口仅仅能出去一个人 给定n*m的地图, 时限T 问全部姑娘是否能在T秒内逃生,若能输出最小值,不能输出"impossible" 思路: 显然是二分答案+网络流判可行. 由于每一个出口每秒钟仅仅能出去一个人,那么就把每一个出口按时间拆点,则T秒钟就拆成T个点. 网络流建图 1.源点 到 每一个姑娘 建流量为1的边. 2.若某姑娘到 a出口须要时间为 t秒

二分匹配:二分图的一些性质 二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型. 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图. 1.一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数 König定理是一个二分图中很重要的定理,它的意思是,一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数.如果你还不知道什么是最小点覆盖,我也在这里说一下:假如选

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 plt​plt.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

学习DIP第39天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro

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'

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

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

[转载]matlab中pcolor绘图“少画一行”的问题 本文是关于matlab pcolor函数(slice,surf函数的情况与这个类似)绘图的问题的一些解决方案,在此记录备用 经 常处理三维(或者四维)数据体的同学们大概大多数都用过matlab里面的pcolor(slice)之类的函数,可能有人注意到过本文中的这类情况,即 本来要是画一个N×N的数据体,结果却画出来一个(N-1)*(N-1)的东西,我是一直都没有注意到这个情况,直到近日有人问我这个问题……示例代码如 下:%一个简单的mat

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

目录 1.直方图均衡化 2.直方图规定化 @ 1.直方图均衡化 对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,使一定灰度范围内像元值的数量大致相等就是直方图的均衡化.原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小,会产生粗略的分类的视觉效果. 在MATLAB中,histeq函数用于直方图的均衡化. 实现代码如下 clear close all clc I=imread('peppers.png'); subplot(

Muddy Fields Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9754   Accepted: 3618 Description Rain has pummeled the cows' field, a rectangular grid of R rows and C columns (1 <= R <= 50, 1 <= C <= 50). While good for the grass, t

Purifying Machine Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 5004   Accepted: 1444 Description Mike is the owner of a cheese factory. He has 2N cheeses and each cheese is given a binary number from 00...0 to 11...1. To keep his chee

//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