calcHist函数在Opencv中是极难理解的一个函数,一方面是参数说明晦涩难懂,另一方面,说明书给出的实例也不足以令人完全搞清楚该函数的使用方式.最难理解的是第6,7,8个参数dims.histSize和ranges.以前一直都是想当然认为,该函数可以一次统计多张图片每个通道的灰度值数据,实际上calcHist函数一次只能统计一个通道上的直方图.我估计许多同学都犯过和我类似的错误,认为第5个参数hist,可以根据dims设定维度,比如dims=3,则输出的hist的维度就是3,并且会想当然的

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1  ROI区域灰度直方图 灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几

灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的概率(像素的个数). 灰度直方图的分布函数: 其中,K是指第k个灰度级,如果是8位灰度图像,k=0.1.…….255. 处理图像生成直方图数据 //将图像数据复制到byte中 Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bmpHist.Width, bmpHist.Height); System.Drawing.Imaging.Bitma

原文链接:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666 如有疑问或者版权问题,请移步原作者或者告知本人. 灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具,这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用. 灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). 一维直方图的结构表示为         高维直

灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率. 如果将图像总像素亮度(灰度级别)看成是一个随机变量,则其分布情况就反映了图像的统计特性,这可用probability density function (PDF)来刻画和描述,表现为灰度直方图. 灰度直方图的分布函数为: h(k)=nk 其中,k是值第k个灰度级,nk是灰度级为rk的像素总和.如果是8位灰度图像,k=0,1,2,...,255 下面代码如下: #include<cv.h> #in

// HIstogram.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) \ ((float)cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0))) int main() { IplImage* src= cvLoadImage("F:\\Opencv_

**只会显示灰度直方图I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);imhist(I); **同时出现在一个平面上I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);subplot(121); %subplot(m,n,p)或者subplot(m n p):m表示是图排成m行,n表示图排成n列,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.imhist(I)

本位出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6770258.html 统计信息写过几篇了相关的文章了,感觉还是不过瘾,关于统计信息的问题,最近又踩坑了,该问题虽然不算很常见,但也比较有意思.相对SQL Server 2012,发现在新的SQL Server版本(2014,2016)中都有一些明显的变化,下文将对此进行粗浅的分析. SQL Server 2012中(包括之前的版本),因表中数据变化,但统计信息尚未更新的情况下,对于直方图中没有覆盖到的谓词过滤时,sqls

直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述,最重要的作用之一就是根据查询条件,预估符合条件的数据量,为sql执行计划的生成提供重要的依据在MySQL 8.0之前的版本中,MySQL仅有一个简单的统计信息却没有直方图,没有直方图的统计信息可以说是没有任何意义的.MySQL 8.0新特性之一就是开始支持统计信息的直方图,这个概念很早就提出来了,抽空具体尝试了一下使用方法. 之前写过MSSQL相关统计信息的一点东西,在原理上都是一致的,https://www.cnblogs.

[20180122]列统计与直方图.txt --//昨天看了https://jonathanlewis.wordpress.com/2018/01/18/column-stats/,提到分析method的各种写法,自己重复验证看看: 1.环境:SCOTT@book> @ ver1PORT_STRING VERSION BANNER------------------------------ -------------- --------------------------------------

灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的概率(像素的个数). using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threa

直方图均衡化是使用图像直方图进行对比度调整的图像处理的方法. 该方法通常会增加许多图像的整体对比度,尤其是当图像的可用数据由接近的对比度值表示时. 通过这种调整,强度可以更好地分布在直方图上. 这允许局部对比度较低的区域获得较高的对比度. 直方图均衡化通过有效地分散最频繁的强度值来实现这一点. 实现原理参考自直方图均衡(维基百科) 第一种是自己写的,消耗时间长.第二种参考自opencv-python的直方图均衡 import cv2 import numpy as np def equaliza

①创建表tSQL> create table t as select * from dba_objects; Table created. --收集直方图 SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'T'); PL/SQL procedure successfully completed. --此时数据库为表上的所有字段收集了缺省的统计信息,每个列两个Bucket: SQL> col column_name for a30 SQL>

hist =[1,2,3,4,5,6,7,8,7,6,5,4,3,2,1]     %15个元素      这个行矩阵(数组)输入到命令行 bar(hist) 用列矩阵也行 hist_im=imhist(I); %计算直方图 相当于这个数组共有256个元素,里面的每个取值是像素点个数      这个数组的最大一个数验证出来是接近200,符合上面的直方图

代码之一: #include <cv.h> #include <highgui.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) int main() { IplImage* src=cvLoadImage(); int width=src->wi

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

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

;~  在屏幕上搜索图片并返回图片所在位置的坐标的AutoHotkey脚本源代码(类似大漠插件) ; https://www.autohotkey.com/boards/viewtopic.php?t=17834 ;===========================================;~ 以前此文章的标题不太好所以重新修改标题后重新发布;~ 此脚本的优点是速度快,功能可靠,用途广泛,不依赖JPG图片和DLL文件,纯AHK代码实现,非常干净,非常纯洁,非常完美 ;~ 此脚本的缺点

灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c

实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度. 要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示. 2.灰度拉伸 灰度拉伸和灰度线性变换相似.不同之处在于它是分段线性变换.表达式如下: 其中,x1和x2是分段函数的转折点. 要求:输入一幅图像,根据选择的转