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
直方图直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的有多少个……直方图是一种分析图像的手段：直方图计算opencv库计算直方图使用 cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges) 计算，其中： 参数1：要计算的原图，以方括号的形式传入，如：[img] 参数2：选择图像的某个通道，计算直方图，灰度
今天在看局部熵方面的内容，看论文中介绍的内容感觉局部熵挺容易了，于是就有了实现的想法，结果效果非常糟糕。
得到的几乎是一张空白的图片，就像下面一样：
究其原因是各种论文上都写了这样一个公式：
这里f(i,j)就是在m*n这个局部的像素，这个没问题，不过这里的p是什么东西，按这里的定义p是当前像素灰度占局部总灰度的概率，而p原本应该是局部直方图，也就是当前像素灰度个数占局部像素总个数的概率，所以
转载
2020-09-10 16:23:00
968阅读
2评论
# Python图像局部熵的理解与实现
在图像处理和计算机视觉领域，图像的分析和特征提取是关键任务之一。局部熵是一种用于衡量图像局部区域复杂度和信息量的指标。本文将从局部熵的概念入手，介绍其在图像分析中的应用，并通过Python代码示例展示其计算过程。
## 理解局部熵
**熵**是信息论中的一个重要概念。它用于量化信息的混乱程度或不确定性。在图像处理中，局部熵指的是图像中某个局部区域的熵，
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
熵（统计物理与信息论术语） 熵的概念 [1] 是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。最初是用来描述“能量退化”的物质状态参数之一，在热力学中有广泛的应用。但那时熵仅仅是一个可以通过热量改变来测定的物理量，其本质仍没有很好的解释，直到统计物理、信息论等一系列科学理论发展，熵的本质才逐渐被解释清楚，即，熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。它在控制论、概率论、数论、天体物理
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
目录1. 获取最大值或最小值 cv::max()/min()2. 获取最大值和最小值 cv::minMaxIdx()/minMaxLoc()3. 获取平均值 cv::mean()4. 获取平均值和标准差1. 获取最大值或最小值 cv::max()/min()cv::max()函数计算矩阵src1和src2中每个对应的像素对的最大值。cv::min()计算两个矩阵的对应元素的最小值。这两个函数都有两
线性混合操作 相关API (addWeighted)： 参数1：输入图像Mat – src1 参数2：输入图像src1的alpha值 参数3：输入图像Mat – src2 参数4：输入图像src2的alpha值 参数5：gamma值 参数6：输出混合图像 注意点：两张图像的大小和类型必须一致才可以#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <io
一、主成分分析法背景在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而
如何计算熵 一、总结 一句话总结： 【就是信息乘概率然后求和】：$$H = - \sum _ { i = 1 } ^ { n } p ( x _ { i } ) \log _ { 2 } p ( x _ { i } )$$ 【所有的信息期望值】：为了计算熵，我们需要计算所有类别所有可能值包含的【信息
转载
2020-12-07 04:55:00
922阅读
信息熵： 利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系。所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量。不能作为整个信源的信息测度，因此定义自信息量的数学期望为信源的平均自信息量：&nbs
转载
2023-09-08 06:59:03
471阅读
自信息量I(x)=-log(p(x))，其他依次类推。离散变量x的熵H(x)=E(I(x))=-$\sum\limits_{x}{p(x)lnp(x)}$
连续变量x的微分熵H(x)=E(I(x))=-$\int{p(x)lnp(x)dx} $
条件熵H(y|x)=-$\int\int{p(x,y)lnp(y|x)dydx}$
两个变量X和 Y 的联合熵定义为：
H(X,
问题描述这是一幅基因芯片的荧光图像，检测图像的ROI区域，对这个区域内的阴性点（弱）和阳性点（强）的数量进行统计，并标出点的位置。ROI区域检测：思路：(1)观察到图像对比度很低，首先对图像进行对比度增强(2)图像分割需要获得边缘信息，用canny算子检测边缘(3)对图像做闭运算，图像中很小的点江北腐蚀掉，从而显现出大的边缘(4)用findContours方法找出边缘(5) boundingRec
图像的亮度直方图体现出了图像的灰度值（亮度值）出现的频率，一般用一个长度为K的一维数组表示，K为灰阶个数，默认为256。直方图可直接由以下代码获得[h,p]=imhist(I);返回的h和p都是一个1*K(256)大小的矩阵，其中h的内容是256个元素的次数，p的内容为每个元素对应的灰度值。h或用手动统计方法获得：h=zeros(256,1);for i=1:m ...
原创
2021-09-13 21:35:17
768阅读
opencv自带的非局部降噪算法：CV_EXPORTS_W void fastNlMeansDenoising( InputArray src, OutputArray dst, float h = 3, int templateWindowSize = 7, int searchWindowSize = 21);h是过滤强度，templateWindowSize是分块大小，searchWindowSize是搜索区域大小。应用实例int main(){ Mat I..
原创
2021-12-25 18:22:51
633阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、访问图像中的像素1.图像矩阵是如何存储在内存中的？2.颜色空间的缩减3.访问图中像素的三种方法二、ROI区域图像叠加三、图像混合总结 前言笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结束了，未来的导师也是从事的该方向，笔者又开始了新一轮的学习。回来发现Op
OpenCV-选取图像局部区域1.imshow()1.单行或单列选择2.多行或多列选择2.submat()函数1.Rect2.Range3.submat()4.diag() Mat类提供了多种获取图像局部区域的方法1.imshow()1.单行或单列选择获取图像的某一行或某一列，可以使用row()函数或者col()函数方法说明row(int y)提取第y行图像col(int x)提取第x列数据示例
转载
2023-09-22 20:10:12
286阅读
读取play.csv文件中的内容，并计算数据集play.csv（未考虑任何特征前）的熵值。注：1、即使用熵值的公式2、在play.csv文件中outlook(天气),TEMPERATURE（温度）
原创
2022-05-09 21:27:08
481阅读
信息熵可以用来判定指定信源发出的信息的不确定性，信息越是杂乱无章毫无规律，信息熵就越大。如果某信源总是发出完全一样的信息，那么熵为0，也就是说信息是完全可以确定的。本文要点在于演示Pyth..
原创
2023-06-10 04:41:50
285阅读
