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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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直方图代码实现
## 引言
本文将教会刚入行的小白如何使用Python编写直方图代码。直方图是一种可视化工具，用于展示数据的分布情况。在数据分析和数据可视化中，直方图是一种常用的方法。掌握了Python直方图的编写，可以帮助我们更好地理解数据，并为后续的数据分析和决策提供支持。
## 整体流程
以下是实现Python直方图代码的整体流程，我们将使用Matplotlib库来绘制
原创
2023-08-28 07:27:01
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直方图均衡化-从公式到代码（python）1.直方图均衡化理论1.1 直方图均衡化介绍1.1.1直方图均衡化的介绍1.1.2直方图的概念1.1.3直方图均衡化的理论基础1.2 直方图均衡化步骤1.2.1 手工实现直方图均衡化2.python实现直方图均衡化3直方图均衡化的缺点4.参考文献 1.直方图均衡化理论1.1 直方图均衡化介绍1.1.1直方图均衡化的介绍直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技
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2024-06-27 06:25:27
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Python-opencv学习第二十六课：直方图均衡化 文章目录Python-opencv学习第二十六课：直方图均衡化一、学习部分二、代码部分1.引入库2.读入数据3.完整代码三、运行结果总结 一、学习部分记录笔者学习Python-opencv学习第二十六课：直方图均衡化，代码资料来源于网络贾老师视频。二、代码部分1.引入库代码如下：import cv2 as cv
import matplotl
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2023-11-12 23:08:38
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小白学python（opencv图像直方图(Histogram图像直方图(Histogram)定义操作方法法一：matplotlib法二：OpenCV的API 这些大部分都是跟着视频敲的，函数参数也是百度所得，实在看官方文档对我这个大一的有一定难度。其中主要是方便我自己回看复习，望大家多多包涵，多多指教。 图像直方图(Histogram)定义灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述
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2023-09-24 09:23:12
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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()
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2023-06-16 17:11:36
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Fu Xianjun. All Rights Reserved. 文章目录一、pandas是什么？二、使用步骤
1.导入包
2.绘制3.用掩膜绘制直方图 一、直方图是什么？图像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，直方图统计图像内各个灰度级出现的次数。二、使用步骤1.引入库代码如下：import cv2
import numpy as np2.绘制代码如下：img=cv2.imr
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2023-05-30 13:09:51
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使用python来绘制图像的直方图：from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
im = Image.open("axon01.tif")
img_array = np.array(im)
print(img_array.shape)#打印图像的大小
print(img_array.max(),
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2023-06-13 18:37:29
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
mu, sigma = 100, 20#均值和标准差
a = np.random.normal(mu, sigma, size = 100)
plt.hist(a, 20, normed = 1, histtype = 'stepfilled', facecol
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2023-03-26 09:19:46
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• 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有： cv2.calcHist()， np.histogram()直方图统计BINS： 一个histogram，通常可以用一个列向量表示（例子中的a，b），列向量里面的每一个值就是一个bin（a,b），比如说列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin。D
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2023-10-04 14:57:53
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# 教你实现Python灰度直方图
在图像处理领域，灰度直方图是一个非常重要的工具，它可以帮助我们分析图像的亮度分布。在本教程中，我们将学习如何使用Python生成灰度直方图。我们将遵循一定的步骤，确保你能轻松掌握这一过程。
## 整体流程
首先，让我们明确实现灰度直方图的步骤。以下是一个简明的步骤表格，展示了整个过程。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:35:29
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目标在本节中,我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。我建议您阅读直方图均衡化上的Wikipedia
最近帮朋友用python画了一些图，发现对这块不是很熟悉。每次得不断的在网上查资料，所以想着好好整理一些基本的图形构造方法。现在流行的python制图方法就是matplotlib了，我们也是用这个，我下面会依次介绍曲线图，散点图，直方图以及多子图的方法。此处是代码曲线图凡是连续的曲线图都是用plt.plot()函数绘制的，以下是一段最简单的代码： # 使用plt.plot()绘图。
目录直方图均衡化（HE）自适应直方图均衡化（AHE）限制对比度的自适应直方图均衡化（CLAHE）局部直方图统计量 在医疗图像检测领域，为了能够使得采集到效果较好的X光或超声图像，会经常需要进行图像增强，如下图所示。图像增强的方法有很多，本文主要针对直方图均衡化相关的方法进行C++实现。共分为以下几个部分：1 直方图均衡化（HE）2 自适应直方图均衡化（AHE）3 限制对比度的自适应直方图均衡化4
直方图均衡化图像的直方图是对图像对比度效果上的一种处理，旨在使得图像整体效果均匀，黑与白之间的各个像素级之间的点更均匀一点。直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像
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2024-06-04 12:30:10
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Table of Contents 原理应用Python函数Python代码效果图一效果图二效果图三总结参考原理反向投影查找原理：查找的方式就是不断的在输入图像中切割跟模板图像大小一致的图像块，并用直方图对比的方式与模板图像进行比较。
假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：
（1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0
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2024-08-29 17:07:18
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Histograms0-255说明你需要256个点来描述一个直方图术语BINS:上面的直方图显示每个像素值的像素数量，即从0到255。举个例子，如果将直方图分成16份，那么每一份就是一个组，也就是16个像素；我们把这一个组称之为BINDIMIS:收集数据的参数数量，这个例子中我们只收集关于一个东西的数据，强度值这里是1。直方图均衡import cv2def histogramEqualizeCol
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2023-07-09 12:59:06
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1.什么是直方图？ 在统计学中，直方图(Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。一般来说用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。 直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。 为了构建直方图，第一步是将
在计算机视觉和图像处理中，灰度直方图是分析和处理图像的基本工具之一。它能够有效地展示图像中各灰度级别的分布情况，帮助我们理解图像的亮度信息。在这个博文中，我将详细介绍如何使用 Python 生成灰度直方图，包括代码示例和相关的技术细节。
> 灰度直方图可以理解为图像所有像素点在不同灰度级上的频率分布，其基本原理是通过对整幅图像中每个像素的灰度值进行统计，从而生成一幅反映图像亮度分布的图。
在技
