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
文章目录 图片加密的评价指标—直方图统计与熵值 本篇文章对加密（置乱）后的图像进行评估，采用matlab来计算加密前后的图像直方图统计，以及图像的熵值。灰度直方图统计能反映一幅图的像素分布，或者说是亮度变化，针对加密图像来说，通过直方图统计可得到像素之间的 相关性 关系。图像熵值能反映图像的平均信息量，同时熵值越大，说明图像越混乱。根据以上，我们对FPGA实现加密后的图像进行质量评估。 1
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
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
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
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2023-09-08 06:59:03
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一、平均哈希算法（aHash）此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。步骤：1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片。2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。相关算法（R = red， G = green， B = blue）：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.
V831 文章目录V831前言一、单目测距的原理二、参数计算1.相机焦距2.测距总结 前言经过一下午的努力，最终终于实现了完美的单目测距，网上教的都是opencv怎么测算距离，人家有函数唉，入手了V831，做了人脸识别，同时进行了测距，K210通用。废话不多说上图。 它那个镜头其实还要在靠近里面一点，距离应该是28.4到28.5之间。测得真的特别准。一、单目测距的原理 小孔成像。很简单，用的是小孔
# 图像熵的计算：Python实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现图像熵的计算。图像熵是一个衡量图像信息复杂度的指标，它在图像压缩、图像加密和图像分析等领域有着广泛的应用。在本文中，我们将通过Python语言来实现图像熵的计算。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了Python环境以及一些必要的库。我们将使用`numpy`和`matp
一、熵值法（一）原理熵指代一种混乱程度，定义事物越混乱，其熵值就越大，事物越整齐，其熵值就越大。熵值法就是采用熵这个概念来对指标进行赋权。熵值法认为一个若一个指标的数据都大差不差，没有什么区别，那么其数据包含的信息量是很少的，几乎不能帮助我们决策，因此会赋予该指标一个小的权重，若一个指标的数据非常离散，则其包含较多的信息，做决策时应更依赖该指标，因此应该赋予该指标一个大的权重。在上诉思想上而建立了
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2023-09-25 17:24:44
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目录一、熵二、熵的计算三、熵权法 一、熵1、定义 在信息论中，熵的公式为 其中p为每一种可能的情况发生的概率，对数的底数决定了信息上的单位。不同的底对应不同的单位。在信息论里通常以2为底，单位为bit；在热力学中以10为底，单位为Hartley；理论推导过程中通常以e为底，单位为nat。2、含义 在信息论里，熵并不直接表示信息的多少，而是表示不确定性的大小。如果要消除这种不确定性，熵越大需要输入
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2023-09-30 22:47:45
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文章目录1.简单理解 信息熵2.编制指标 （学术情景应用）3.python实现3.1 数据准备3.2 数据预处理3.3 熵值、权重计算3.4 编制综合评价指标 熵值法也称熵权法，是学术研究，及实际应用中的一种常用且有效的编制指标的方法。 1.简单理解 信息熵机器学习中的决策树算法是对信息熵的一种典型的应用。 在信息论中，使用 熵 (Entropy)来描述随机变量分布的不
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2023-09-13 23:34:59
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计算核心指标权重是一种常见的分析方法，常见的计算权重的方法的原理及使用条件可参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661019965038118642&wfr=spider&for=pc。在实际工作中，需要结合数据的特征情况选择权重计算方法。我在B端项目分析中更多考虑的是数据所携带的信息量，故选择了熵值法。本次权重计算的不同之处在于，项目具有较强的
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2023-07-20 10:15:23
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前言：简单几行代码就OK了，还是比较容易的。之前有的博客是直接将每个元素的概率作为输入计算熵的，本文加入了数据概率的计算功能，这样就更加方便一步到位了。关于熵的理论知识，可以移步我之前的博客：正文：直接上代码了，这次分段上。首先是熵的计算函数，比较简单，对应着熵的计算式一起看就很容易理解的。import math
def entropy(Plist):
if len(Plist):
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2023-06-13 20:29:23
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entropy_image(Image : ImageEntropy : Width, Height : )功能：计算输入图像（Image）的（Width*Height ）大小的区域的熵输出图像（ImageEntropy）图像的一维熵： 其中Pi表示灰度值为i的像素所占的比例，也可认为是概率。 
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2023-11-06 12:37:05
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参考链接： Python中的numpy.bitwise_and一、概述 图像的与运算主要用于获取某个图像中感兴趣的部分，是针对两个图像矩阵数组或一个数组与标量的按位与，其结果计算方法如下： 当src1和src2代表的两个图像矩阵数组的大小相同时，结果矩阵元素的值为： dst(I)=src1(I)∧src2(I) if mask(I)≠0当src1为矩阵数组而src2为标量时，结
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2023-10-23 17:49:20
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一、原理1.引例从下图可以看到，越可能发生的事情信息量越少。而我们使用概率来衡量事情发生的可能性。2.定义熵权法是一种可以用于多对象、多指标的综合评价方法，其评价结果主要依据客观资料，几乎不受主观因素的影响，可以在很大程度上避免人为因素的干扰。熵值计算公式如下：二、步骤1.什么是度量信息量的大小信息量与概率的函数图与ln(x)函数图类似，因此在衡量信息量时，我们选用的是ln(x)函数。2.正向化和
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2023-08-07 20:02:35
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一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 二、熵值法步骤 1. 选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指
目录 大津阈值法（OTSU） 固定阈值法 自适应阈值 双阈值法 半阈值法大津阈值法（OTSU）最大类间方差法（otsu）的公式推导：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u
前言opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴，本文主要介绍opencv绘图函数，坚持学习，共同进步。系列教程参照OpenCV-Python中文教程；系统环境系统：win_x64;python版本：python3.5.2；opencv版本：opencv3.3.1；内容安排1.知识点介绍；2.测试代码；具体内容1.知识点介绍；主要介绍一下opencv的绘图函数
# Java 熵值计算 Demo
## 什么是熵？
熵（Entropy）是信息论中的一个重要概念，它量化了信息的不确定性。在数据分析和机器学习中，熵可以帮助我们评估数据集的纯度。例如，在决策树算法中，熵被用来选择最优的分裂特征。当熵值较高时，数据集的混乱程度较大，反之则较小。
## 熵值计算公式
熵的计算公式如下：
$$
H(X) = - \sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log
