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
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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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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# 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
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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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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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
# Python 计算域名熵值
## 什么是域名熵值
域名熵值是指域名中包含的信息量的度量。在信息论中，熵值用来表示信息的不确定度，即信息的平均量。对于域名而言，熵值可以用来衡量域名的复杂度。一个熵值高的域名通常包含更多的信息，而熵值低的域名则相对简单。
## 如何计算域名熵值
计算域名熵值的方法可以通过统计域名中包含的字符种类和字符出现的频率来实现。在 Python 中，可以通过编写一段
决策树和KNN是机器学习的入门级别的算法，所以面试的时候都时常会有面试官要求将决策树写出来以用来检验面试者的算法基本素养。1.信息熵信息熵是表示数据的混乱程度（物理学当中就有热熵来表示分子混乱程度）。信息熵表现为-log(信息的概率)那么整体的信息熵的数学期望：对概率*-log(概率）求和，以下用代码语言表述上面所说：from math import log
def shannonent(dic
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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目录一、熵权法介绍二、熵权法赋权步骤1.指标正向化mapminmax介绍2.数据标准化3.计算信息熵4.计算权重以及得分四、实例分析1.导入相关库2.读取数据 2.指标正向化2.1 越小越优型处理2.2 某点最优型指标处理3.数据标准化4.计算信息熵 5.计算权重 6.计算得分 总结一、熵权法介绍熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程
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2023-09-04 10:32:34
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一、样本熵概述样本熵是一种衡量数据无序性的量化指标，它是通过测量样本的多样性来计算的。与其他熵的概念不同的是，样本熵是基于统计学的理论推导而得出的熵，而不是基于热力学理论推导的。在实际应用中，样本熵可以被应用于特征选择、分类识别、聚类和异常检测等数据预处理过程中，以发现和剔除无意义的数据，并提高数据分析的准确性和可靠性。二、样本熵计算方法1. 样本空间的贡献计算首先，我们需要将样本空间分成若干个相
# Python熵值法计算权重
## 简介
在实际的数据分析和决策过程中，常常需要根据多个指标的重要性确定权重，进而进行加权计算。熵值法是一种常用的计算权重的方法，它基于信息熵的概念，能够客观地评估指标的重要程度。本文将详细介绍如何使用Python实现熵值法来计算权重。
## 流程
下面是使用熵值法计算权重的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准
opencv、numpy有关函数opencv篇1、opencv读取图像2、opencv显示图像3、窗口等待4、删除窗口5、写入图片6、读取像素7、修改像素8、拆分通道9、合并通道10、均值滤波11、方框滤波12、高斯滤波13、中值滤波14、OpenCV加法运算15、图像融合16、图像类型转换17、图像缩放18、图像旋转19、图像翻转20、图像平移21、阈值化1、二进制阈值化2、反二进制阈值化3、
图是非线性的数据结构，图是由顶点和边组成的。如果图中的顶点是有序的，那么图是有方向的，称之为有向图，如图-1所示；否则，图是无方向的，称之为无向图。在途中，由顶点组成的序列称之为路径。图和树相比，少了树那样明显的层次结构。在 Python 中，可以采用字典的方式来创建图，图中的每个元素都是字典中的键，该元素所指向的图中其他元素组成键的值。与树一样，对于图来说，也可以对其进行遍历。除了遍历以外，还可
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2023-07-07 23:03:31
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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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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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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
