本篇文章主要介绍了python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧直方图会让你对图像的强度分布有一个全面的认识。它是一个在x轴上带有像素值（从0到255，但不总是），在y轴上的图像中对应的像素数量的图。这只是理解图像的另一种方式。通过观察图像的直方图，你可以直观地看到图像的对比度、亮度、强度分布等。现在几乎所有的图像处
一.单变量分析绘图 1.什么是单变量分析？ 单变量其实就是我们通常接触到的数据集中的一列数据 2.使用NumPy模块从标准正态分布中随机地抽取1000个数，作为我们的连续数值型数据。 data = np.random.normal(size=1000) random是NumPy的一个随机模块，在random模块中的normal方法表示从正态分布中随机产生size个数值
matplotlib库，作为Python进行数据可视化的经典和最为常用库，是Python进行二维图表绘制必须掌握的内容，上次已经和大家探讨了如何用matplotlib库中的hist()函数来绘制直方图，那今天呢，咱们就再深化一下，看看如何绘制经典的堆积直方图哦！首先来说一下，什么是堆积直方图呢？其实呢，顾名思义，堆积的意思就是将直方图进行叠加显示哦。对于堆积直方图来说，只要掌握了如何绘制直方图，那
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2023-10-13 19:18:48
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文章目录直方图均衡化数字图像什么是图像里面的直方图？归一化直方图均衡化连续离散附件 直方图均衡化先来看一看效果图：数字图像数字图像，大家应该都有些概念，以前的相片都是通过相机使用胶片来曝光，胶片上面的感光物质，当光线照射到上面的时候，就会形成曝光点。一个图像映射进去过后，就在底片中形成了图片，得到了胶片后，我们还需要经过特殊的处理（洗胶片），才能得到我的照片。 但是现在的图像都是通过数字化处理后
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2024-09-12 12:23:27
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前言经过前面对 matplotlib 模块从底层架构、基本绘制步骤等学习，我们已经学习了折线图、柱状图的绘制方法。在分析数据的时候，我们会根据数据的特点来选择对应图表来展示，需要表示质量这一概念，需要用直方图。本期，我们将学习matplotlib 模块绘制直方图相关属性和方法，Let‘s go~1. 直方图概述什么是直方图？直方图是一种可视化表示数据在连续间隔或者特定时间段内容的分布情况直方图又称
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2023-10-30 23:11:25
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最近用到了numpy.stack()函数，看了一下官方文档还有几篇博客感觉写的都很晦涩，而且程序举例不够明确，容易让人理解产生歧义，所以给大家分享一下我的理解，如有错误之处，恳请大家指正。numpy.stack()stack英文之意即为堆叠，故该函数的作用就是实现输入数个数组不同方式的堆叠，返回堆叠后的1个数组。参数描述入口参数1arrays，用来作为堆叠的数个形状维度相等的数组。入口参数2axi
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2024-02-02 11:09:47
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堆积图，在计算机视觉的论文中是相当常见而表现力极强的一种图示方法，其表现为：在固定高度的矩形中，根据某一些数值意义相同的不同变量根据其数值大小占据矩形中连续的高度；其与饼图相相似，都可以很清晰地表示不同变量所占比重大小的不同；而它又优于饼图，当我们把不同时间状态下的比较结果拼接起来后，就可以很清楚看到随着时间的演进或者进程的进行，这些变量的权重比例发生的变化和趋势！效果如下——注：图1是小编本人的
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2023-08-31 19:22:35
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1、柱状图、堆叠图import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 柱状图、堆叠图、面积图、填图
# plt.plot(kind='bar/barh') , plt.bar()
# 柱状图与堆叠图
fig,axes = plt.subplots(4, 1, figsize=[10,10])
s =
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2024-06-02 18:51:57
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[此帖子的早期版本标题不正确：“如何在一列numpy记录中添加一列？”早先的标题中提出的问题已经部分为answered,但此答案并不完全是该帖子的早先版本所要求的内容.我重新命名了标题,并对其进行了实质性的编辑,以使区别更加清晰.我还解释了为什么我前面提到的答案不符合我的期望.]假设我有两个numpy数组x和y,每个数组由r个“记录”(又名“结构化”)数组组成.设x的形状为(r,cx),y的形状为
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2023-10-01 10:29:20
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stackstack的意思是堆叠的意思，所谓的堆叠就是将两个ndarray对象堆叠在一起组合成一个新的ndarray对象。根据堆叠的方向不同分为hstack以及vstack两种。hstack假如你是某公司的HR，需要记录公司员工的一些基本信息。可能你现在已经记录了如下信息：工号姓名出生年月联系电话1张三1988.12133233323332李四1987.2159666666663王五1990.11
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2023-08-09 00:58:19
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直方图处理直方图处理直方图的含义绘制直方图使用Numpy绘制直方图使用OpenCV绘制直方图使用掩模绘制直方图直方图均衡化直方图均衡化原理直方图均衡化处理pyplot 模块介绍subplot 函数imshow函数 直方图处理直方图从图像内部灰度级的角度对图像进行表述从直方图的角度对图像进行处理，可以达到增强图像显示效果的目的。直方图的含义直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数，直方
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2024-05-17 01:57:15
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灰度直方图概括了图像的灰度级信息，简单的来说就是每个灰度级图像中的像素个数以及占有率，创建直方图无外乎两个步骤，统计直方图数据，再用绘图库绘制直方图。统计直方图数据 首先要稍微理解一些与函数相关的术语，方便理解其在python3库中的应用和处理 BINS: 在上面的直方图当中，如果像素值是0到255，则需要256个值来显示直 方图。但是，如果不需要知道每个像素值的像素数目，只想知道两个像素值之间的
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2024-02-23 19:46:14
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本次给大家分享python可视化作直方图先介绍一点直方图作图知识： 1、画直方图：pl.hist(x,10,edgecolor=‘y’) 2、坐标轴说明：pl.xlabel(‘Smarts’) ，pl.ylabel(‘Probability’) 注直方图参数说明：hist的参数多，常用六个，第一个是必须，后面五个可选 arr: 需要计算直方图的一维数组 bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
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2023-06-07 16:28:27
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在上篇文章中介绍了直方图的前五个参数，实际上直方图一共有十几个参数，剩下的参数利用这篇文章解释清楚，让大家能够将如何绘制直方图理解的透透的。bottom参数这个参数的含义也很直观，底部的意思，指的是条形的底从哪里开始。这个参数接收标量和序列，或者None，默认为None，如果是标量，则所有条形的底都从同一个数值处开始，如果为序列，则可以指定每个条形的底不一致。fig = plt.figure(fi
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2023-07-12 09:13:59
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（一）图像直方图要画直方图必须要安装matplotlib库，Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库。图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗
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2023-07-04 21:14:27
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在本教程中，您将学习如何使用OpenCV和scikit-image进行直方图匹配。上周我们讨论了直方图均衡化，这是一种基本的图像处理技术，可以提高输入图像的对比度。但是，如果你想自动匹配两幅图像的对比度或颜色分布，该怎么办呢?例如，假设我们有一个输入图像和一个参考图像。我们的目标是:计算每个图像的直方图以参考图像直方图为例使用参考直方图更新输入图像中的像素强度值，使其匹配当将图像处理管道应用于在不
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2024-03-05 08:14:03
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matplotlib库作为Python的经典和最为常用的数据可视化库，它拥有强大的绘制图表的能力。今天呢，咱们就探讨一种常用图形，它就是大家很熟悉的 直方图。那什么是直方图呢？其实直方图就是用来展现连续性数据分布特征的统计图形，通过绘制直方图，就可以很直观的观测出数据集中的各组成数据的特征、趋势和波动等情况哦。在Python数据可视化中，直方图的绘制其实是通过调用 hist()函数来进行绘制和生成
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2023-09-14 09:07:02
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python 教你多方面绘制直方图直方图绘制参数详解绘制直方图实例绘制直方图与核密度图seaborn模块绘制分组的直方图seaborn模块绘制核密度图 直方图绘制参数详解python中直方图函数hist()，调用形式如下：plt.hist(
x, bins=10,
range=None,
normed=False,
weights=None,
cumulat
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2023-06-16 21:10:43
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直方图：Histogram 使用一系列等宽不等高的长方形来绘制，宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定时间间隔内数据出现得频数，变化的高度形态表示数据的分布情况1 直方图绘制函数hist（x,color,bins,cumulative=False）;参数说明：x，需要绘制的向量 color，直方图的的填充颜色 bins，设置直方图的
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2023-06-29 12:47:12
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目录：（一）调节图片对比度（均衡化）（1）全局直方图均衡化------equalizeHist（2）自适应的局部的直方图均衡化------createCLAHE（二）图片的相似度比较（三）直方图反向投影（实现对有颜色物体的跟踪）（1）原理（2）二维直方图的表示A.直接显示B.使用matplotlib（3）直方图反向映射A. def calcHist函数B.roihist函数C.归一化函
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2023-08-24 21:38:33
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