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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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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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
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
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
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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小明在学校玩王者荣耀被发现了，爸爸被叫去开家长会，心里悲屈的很，就想法子惩罚小明。到家后，爸爸跟小明说：既然你犯错了，就要接受惩罚，但惩罚的程度就看你聪不聪明了。这样吧，我们俩玩猜球游戏，我拿一个球，你猜球的颜色，我可以回答你任何问题，你每猜一次，不管对错，你就一个星期不能玩王者荣耀，当然，猜对，游
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2019-07-10 15:16:00
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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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交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之...
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2020-01-12 15:27:00
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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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KL散度，KL距离，又叫相对熵(relative entropy)，衡量两个概率分布之间的不同程度。
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2023-03-26 17:55:22
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条件熵与信息熵是信息论中的重要概念，它们在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域中有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍条件熵的概念、计算方法以及在Python中的实现。同时，我们还将通过代码示例来帮助读者更好地理解条件熵的概念和计算过程。
# 1. 信息熵和条件熵
信息熵是信息论中用于衡量随机变量不确定性的指标，它表示在给定一组可能事件的情况下，某一事件发生所包含的信息量。对于一个随机变量X，其信
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2023-09-04 08:10:36
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如果人类文明即将消失前，让你留下一个字用来概括人类几千年的文明世界，你会留下哪个字，我会毫不犹豫的留下一个字就是“熵”！记得第一次认识到到这个字，是在高中物理课上，黑板上的那一串公式，我至今依然不知道代表的是什么意思。前几天，这个字又出现在了我的视线中，我在想，这个字啥意思？带着突发的这种好奇心，打开谷歌，输入“熵”。谷歌的解释是熵是科学技术上泛指某些物质系统状态的一种量度，或者说明其可能出现的程
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2021-01-19 21:11:48
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熵的本质是香农信息量()的期望。现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，q非真实分布。按照真实分布p来衡量识别一个样本的所需要的编码长度的期望(即平均编码长度)为：H(p)=。如果使用错误分布q来表示来自真实分布p的平均编码长度，则应该是：H(p,q)=。因为用q来编码的样本来自分布p，所以期望H(p,q)中概率是p(i)。H(p,q)我们称之为“交叉熵”。比
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2022-03-20 16:08:27
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