其实很简单,就是算了一下百分比权重,乘以了一个权重值 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter from numpy.random import randn from matplotlib.font_manager import FontProperties def to_percent(y,position): return str(100*y)+"%"#这里可以用round

以下内容需要直方图均衡化.规定化知识 均衡化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79815870 规定化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79819263 直方图均衡化应用: 图像直方图均衡化能拉伸灰度图,让像素值均匀分布在0,255之间,使图像看起来不会太亮或太暗,常用于图像增强: 直方图规定化应用: 举个例子,当我们需要对多张图像进行拼接时,我们希望这些图片的亮度.饱和度

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

目录: (一)调节图片对比度(均衡化) (1)全局直方图均衡化------equalizeHist (2)自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE (二)图片的相似度比较 (三)直方图反向投影(实现对有颜色物体的跟踪) (1)原理 (2)二维直方图的表示 A.直接显示 B.使用matplotlib (3)直方图反向映射 A. def calcHist函数 B.roihist函数 C.归一化函数normalize详解 正文: (一)调节图片对比度(均衡化) (1)全局直方图均衡

使用的是pygal函数库 所以需要先安装 1 安装库文件 pip install pygal=1.7 2 创建骰子类 from random import randint class Die(): #表示一个骰子的类 def __init__(self, num_sides=6): #骰子默认为6面 self.num_sides = num_sides def roll(self): #返回一个位于1和骰子面数之间的随机数 return randint(1, self.num_sides) 3

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def plot( img): plt.hist(img.ravel() , 256 ,[0 ,256]) print(img.ravel()) #统计频次 plt.show() def hist( img ):#反应图像的主要特征 color = ("blue" ,"gre

Mat img; ]; int main() { VideoCapture video(); if (!video.isOpened()) { ; } Mat img; Mat img1, img2, img3; Mat grayimg1, grayimg2, grayimg3; Mat binaryimg; video >> img; cvtColor(img, grayimg1, CV_BGR2GRAY); ) { video >> img; cvtColor(img, gra

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def sample_data(size,length=100): data=[] for i in range(size): data.append(sorted(np.random.normal(4,1.5,length))) return np.array(data) data=np.random.normal(4,1.5,300) fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,

#coding=utf-8 from random import randint class Die(): """骰子类""" def __init__(self, num_sides = 6): """默认6面""" self.num_sides = num_sides def roll(self): """返回一个介于1到骰子面数之间得随机值"

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/u011489887/article/details/788325661.单个条形图并显示数字 import matplotlib.pyplot as plt name_list = ['lambda=0', 'lambda=0.05', 'lambda=0.1', 'lambda=0.5'] num_list = [52.4, 57.8,

本文实现一个非常有趣的项目,这个项目是关于胸罩销售数据分析的.是网络爬虫和数据分析的综合应用项目.本项目会从天猫抓取胸罩销售数据,并将这些数据保存到SQLite数据库中,然后对数据进行清洗,最后通过SQL语句.Pandas和Matplotlib对数据进行数据可视化分析.我们从分析结果中可以得出很多有的结果,例如,中国女性胸部标准尺寸是多少:胸罩上胸围的销售比例:哪个颜色的胸罩最受女性欢迎. 1. 项目效果展示 本项目涉及到网络技术.网络爬虫技术.数据库技术.数据分析技术.数据可视化技术.首先应该

对“Gary.csv”中的成绩数据进行分布分析 (1)按0-59,60-69,70-79,80-89,90-100分组绘制高级语言程序设计成绩的频率分布直方图. (2)按0-59,60-69,70-79,80-89,90-100分组绘制计算机导论成绩的分布饼图. (3)绘图前4门课程的折线比较图. 实现过程 绘制高级语言程序设计成绩的频率分布直方图 setwd('D:\\data') #更改工作目录 list.files() #列出当前工作目录下的文件 dat=read.csv(file="Ga

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

  CD商品订单数据的分析总结.根据订单数据(用户的消费记录),从时间维度和用户维度,分析该网站用户的消费行为.通过此案例,总结订单数据的一些共性,能通过用户的消费记录挖掘出对业务有用的信息.对其他产品的线上消费数据分析有一定的借鉴价值,能达到举一反三的效果. 订单交易数据分析 目录 一.案例背景 二.案例目的 三.分析框架 imageimage 四.分析过程 4.1数据加载和初探 4.2消费概况分析 4.2.1时间维度分析消费情况(按月) 4.2.2用户维度分析消费情况 4.2.2.1个体消费

作者自我介绍:大爽歌, b站小UP主 ,直播编程+红警三 ,python1对1辅导老师 . 本博客为一对一辅导学生python代码的教案, 获得学生允许公开. 具体辅导内容为<Computational Problems for Physics With Guided Solutions Using Python>,第一章(Chapter 1 Computational Basics for Physics)的 Code Listings 由于代码较多,第一章内容分为三部分 A(1.1 - 1

Python语言特性 1 Python的函数参数传递 看两个例子: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # 1 a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print a # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉. 通过id来看引用a的内存地址可以比较理解: a = 1 def fun(a): print "func_in",id(a) # func_in

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阅读目录 1 Python的函数参数传递 2 Python中的元类(metaclass) 3 @staticmethod和@classmethod 4 类变量和实例变量 5 Python自省 6 字典推导式 7 Python中单下划线和双下划线 8 字符串格式化:%和.format 9 迭代器和生成器 10 *args and **kwargs 11 面向切面编程AOP和装饰器 12 鸭子类型 13 Python中重载 14 新式类和旧式类 15 __new__和__init__的区别 16 单

目录(?)[-] 直方图均衡化Histogram Equalization 直方图均衡化的主要过程 一个简单的例子 关键的代码实现 平台直方图及均衡化 平台直方图的概念 平台阈值的确定 关键代码实现 直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化处理的"中心思想"是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布.直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同.直方图均衡化就是把给定图

前言 本文讲解了从零开始学习Python数据科学的全过程,涵盖各种工具和方法 你将会学习到如何使用python做基本的数据分析 你还可以了解机器学习算法的原理和使用 说明 先说一段题外话.我是一名数据工程师,在用SAS做分析超过5年后,决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python! 我非常喜欢编程,这是我真正喜欢做的事情.事实证明,编程并没有想象中的那么难. 我在一周之内学习了Python的基本语法,接着我一方面继续深入探索Python,另一方面帮助其他人学习这门语言.P