本专栏包含信息论与编码的核心知识，按知识点组织，可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库：information-theory】，需要的朋友们自取。或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 也可获取。联合熵联合集 XY 上, 对联合自信息 的平均值称为联合熵:当有n个随机变量 , 有信息熵与热熵的关系信息熵的概念是借助于热熵的概念而产生的。信息熵与热
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2023-02-22 10:30:07
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前面已经写了四篇博文介绍图像的阈值化技术了从四篇博文中我们可以看出，图像的阈值化技术的关键在于找寻合适的阈值然后用这个阈值对图像进行二值化处理。找寻阈值的方法有很多，上面三篇博文就提供了四种方法。本文介绍利用图像图像直方图的最大熵找寻阈值的方法，并附相关代码。先介绍原理：1、要理解最大熵就不得不先了解熵的概念。熵的概念用于表示系统的不确定性，系统的熵越大则系统的不确定性越大。所以取系统的最大熵就是
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2024-05-10 07:26:03
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一：自信息二：信息熵三：联合熵四：条件熵五：交叉熵六：相对熵（KL散度）七：总结
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2022-12-14 16:26:04
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2023-10-30 17:29:43
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一、熵对于离散型随机变量，当它服从均匀分布时，熵有极大值。取某一个值的概率为1，取其他所有值的概率为0时，熵有极nt Entropy）是熵对多维概...
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2024-04-11 14:31:04
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什么是熵（entropy）？1.1 熵的引入 事实上，熵的英文原文为entropy，最初由德国物理学家鲁道夫·克劳修斯提出，其表达式为： 它表示一个系系统在不受外部干扰时，其内部最稳定的状态。后来一中国学者翻译entropy时，考虑到entropy是能量Q跟温度T的商，且跟火有关，便把entropy形象的翻译成“熵”。&nbs
工欲善其事，必先利其器，对opencv中常用的函数有个大致的了解，在处理需要的图像中就可以快速的写出来，但是好记性不如烂笔头，将一些常用函数汇总，供以后速查用。（文中部分是从其他文章复制过来，给了链接。）opencv中有的函数用C写的有的是用c++写的，一般区别的话前面带cv，如cvNamedWindow与namedWindow,cvShow
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2024-02-26 16:45:21
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信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的，其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作《A Mathematical Theory of Communication》中提出的。如今，这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念，也被广泛的应用到了其他的领域中，比如机器学习。 信息量用来度量一个信息的
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2022-01-14 16:46:37
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自信息 自信息I表示概率空间中的单一事件或离散随机变量的值相关的信息量的量度。它用信息的单位表示，例如bit、nat或是hart，使用哪个单位取决于在计算中使用的对数的底。如下图： 对数以2为底，单位是比特（bit） 对数以e为底，单位是纳特（nat） 如英语有26个字母，假设在文章中出现的概率相等
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2020-04-22 15:53:00
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# Python已知联合分布求熵
熵（Entropy）是信息论中的一个重要概念，通常用来衡量一个随机变量的不确定性。在概率论中，我们可以通过联合分布来计算多个随机变量的熵。本文将介绍如何在Python中根据已知联合分布来计算熵，并提供相应的代码示例。
## 什么是熵？
熵是信息的一种度量，表示系统的信息量和不确定性。对于离散随机变量 \(X\)，其熵定义为：
\[
H(X) = -\sum
在这篇博文中，我将详细介绍“Python OpenCV 计算熵”的相关内容，从基本背景到具体的实现步骤，确保内容完整且逻辑清晰，便于读者理解。
在计算图像的信息量时，熵（Entropy）是一个很重要的概念。在图像处理中，我们可以利用熵来评估图像的复杂程度以及信息含量。熵越高，图像的信息量越丰富。我们常用 Python 的 OpenCV 库来实现这一计算过程。
## 协议背景
熵的概念源于信息
图像处理笔记总目录
1 图像的起源1.1 图像是什么图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或透射光的分布，“像“是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形版的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉学、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。 ——姚敏. 数字图像处理：机械工业出版社，2014年。1.2 模拟图像
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2024-06-09 08:15:15
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关于“opencv熵值 python”，这一主题涉及如何通过Python中的OpenCV库计算图像的熵值，熵值常用于量化图像的信息内容。以下是我整理的相关，要点包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实例案例、排错指南和性能优化。
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## 版本对比
从OpenCV的多个版本中，我们可以仔细观察其在熵值计算方面的特性差异。以下是版本演进的一些关键点：
- **OpenCV 3.x**：首次
联合熵和条件熵联合熵联合集 X Y 上, 对联合自信息 的平均值称为联合熵:当有 n 个随机变量 , 有信息熵与热熵的关系信息熵的概念是借助于热熵的概念而产生的。1.信息熵与热熵含义相似
2.信息熵与热熵的区别:
1)信息熵的不增原理;2)热熵不减原理。3．热熵的减少等于信息熵的增加。条件熵联合集 上, 条件自信息的平均值定义为条件 熵：推广：注意：注意： 表示已知变量 后
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2022-09-30 16:09:17
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# 计算离散联合概率的熵：Python 实践与应用
在信息论中，熵是量化信息量的一种方法。对于离散随机变量，可以通过联合概率分布来计算熵。本文将通过 Python 示例，帮助大家理解如何计算离散联合概率的熵。为了更好地展示该过程，我们还将用序列图和关系图来可视化。
## 1. 概念讲解
在开始之前，我们需要了解一些基本概念。
- **熵（Entropy）**：熵是表示随机变量不确定性的度量
最大熵模型相关的基础知识[概率论：基本概念CDF、PDF ][信息论：熵与互信息 ][最优化方法：拉格朗日乘数法 ][参数估计：贝叶斯思想和贝叶斯参数估计 ][参数估计：最大似然估计MLE ]最大熵模型The Maximum Entropy最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情
一、图形视图框架三大类：
场景（QGraphicsScene类）
视图（QGraphicsView类）
图形对象元素（QGraphicsItem及其子类）1.场景-视图-对象元素架构场景是用于管理对象元素的实例，包含他们的同时还将事件传递给他们。视图是用于可视化场景的内容，还负责将事件传递给场景。对象元素是场景包含的对象元素，可以是线、矩形、图像等。实例：（1）创建名为Graphics_Vi
Overview 统计建模方法是用来modeling随机过程行为的。在构造模型时，通常供我们使用的是随机过程的采样，也就是训练数据。这些样本所具有的知识（较少），事实上，不能完整地反映整个随机过程的状态。建模的目的，就是将这些不完整的知识转化成简洁但准确的模型。我们可以用这个模型去预测随机过程未来的行为。 在统计建模这个领域，指数模型被证明是非常好用的。因此，自世纪之交以来，它成为每个
上一篇文章中详细介绍最大熵模型，这里我们讲一下其求解 最大熵模型的求解可以形式化为约束最优化问题： 约束 改为求解最小值问题： 使用拉格朗日乘子法来解决这个问题，引入拉格朗日乘子,定义拉格朗日函数为：带入上一篇文章和有： 最优化的原始问题是： 为甚么这个优化问题要先求max再求min，因为条件中有和，若不满足这两个条件那么可能趋于无穷大或无穷小。或者可以这样理解，我们最终是要求最小值，而这个最小值
每天四小时学习opencv+qt系列（第二天）顺便提一下，我觉得收获最大的就是上一篇博客中使用到的QSettings这个类，可以对设置进行保存与初始化，而我原来没有用到这个类的时候用的是将设置保存在本地自己创建的.db的文件，然后再用QSQLITE来进行数据库的读取操作，这样的话还需要考虑存储方式以及类型转换，还要加上逻辑的控制，直接用QSettings他会自动的给你存了，很好。一、优化上次一的o
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2024-08-08 11:17:15
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