作者:桂. 时间:2017-03-10  22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文作为:曲线拟合与分布拟合 一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

hist =[1,2,3,4,5,6,7,8,7,6,5,4,3,2,1]     %15个元素      这个行矩阵(数组)输入到命令行 bar(hist) 用列矩阵也行 hist_im=imhist(I); %计算直方图 相当于这个数组共有256个元素,里面的每个取值是像素点个数      这个数组的最大一个数验证出来是接近200,符合上面的直方图

function x = normalize(x, mu, sigma) x = bsxfun(@minus, x, mu); x = bsxfun(@rdivide, x, sigma); end 这里归一化使用的函数为: x′=x−μσ 还可根据具体问题,使用特定的归一化函数: (1)web's law normalization: x←x⋅log(1+∥x∥2/0.03)∥x∥2 (2)unit norm normalization: x←x∥x∥2 (3)no normalization

一.mapminmax 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本的个数是N,一共N个样本. 其主要调用方式有: 1.[Y, PS] = mapminmax(X, Ymin, Ymax) 2.[Y, PS] = mapminmax(X, FP) 3.Y =

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素. 在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中. 1.计算直方图 函数:skimage.exposure.histogram(image, nbins=256) 在numpy包中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义. 返回一个tuple(hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量,后一个数组是每个bin的中间值 import numpy as np from

今天写直方图,学了几个相关函数 1. mixChannels void mixChannels(const Mat* src, int nsrc, Mat* dst, int ndst, const int* fromTo, size_t npairs) 功能: 把 src 中指定的若干通道 复制到 dst中 src: 输入图像, 可以多张 nsrc: 有多少张输入图像 dst: 输出图像,可以多张 ndst: 有多少张输出图像 fromTo: {0 , 1, 1, 2, 2, 0} 这样偶数个

我们先来看两个函数reshape和flatten: 假设我们先生成一个一维数组: vec=np.arange(15) print vec 显示为: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 如果我们要把这个一维数组,变成一个3*5二维矩阵,我们可以使用reshape来实现 mat= vec.reshape(3,5) print mat 显示为 [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] 现在如果我们返过来,知道一个二

直方图定义可参考这里.图像的直方图用来表示图像像素的统计信息,它统计了图像每一个通道(如果是多通道)中,每个像素的个数(比例). 计算直方图 OpenCV提供了直接计算直方图的函数 void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool

我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率函数, 定义为:  是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为  的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样  的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到  域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写

/*-------------------------------------------------------------------------*/ // 函数名称: histeq() // 传入参数: // BYTE*dstData 要匹配的灰度图像内存空间 // double *srcArray 模版的直方图累积,并进行归一化,大小为256 // int m_Width 匹配内存空间的宽度 // int m_Height 匹配内存空间的高度 // int m_pitch 匹配内存空间的

一些小的概念 1.直方图是图像内容的一个重要特性. 2.假设一幅图像的区域中显示的是一种独特的纹理或是一个独特的物体,那么这个区域的直方图能够看作是一个概率函数,它给出的是某个像素属于该纹理或物体的概率. 3.反投影直方图的作用是在于替换一个输入图像中每个像素值,使其变成归一化直方图中相应的概率值. 这是一个什么样的过程 名字听起来感觉非常高端,事实上这个一个非常easy的过程. 1.首先我们截取一个区域,作为目标区域. 2.然后将目标区域取直方图.并将其直方图归一化,并得到这个区域的概率. 3

OpenCV中Mat的列向量归一化 http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/8287528 OpenCV中Mat的列向量归一化 标签: OpenCV Mat 列向量 归一化 2012-12-12 17:32 4907人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  VC++(13)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. OpenCV 中虽然有normalize这个函数,但是却没

直方图可以用来描述不同的参数和事物,如物体的色彩分布,物体的边缘梯度模版以及目标位置的当前假设的概率分布. 直方图就是对数据进行统计的一种方法,并且将统计值定义到一系列定义好的bin(组距)中,获得一张数据分布的统计图. 比如,现在有一个一维数组,其值从0-255,我们可以以20为组距,来分别统计数组中0-20的数据的总量,20-40的数据的总量,最后,以这个bin作为横轴,统计值作为y轴,得到一张统计图,这就是数据范围的直方图,再比如,一张灰度图像,值也是0-255,我们也可以这样做,这样也能

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

本章中我们学习一下通过backproject直方图,得到一副图像中每个像素属于该直方图的概率.在下边原始图中(左图),我们框选了一块四边形的区域,计算该区域的灰度直方图,然后通过下面的函数calcBackProject,计算图像src中每个像素在直方图中的概率,最终的结果在result中,result中每个像素表示该像素在直方图中的概率,我们对得到的结果进行二值化,就得到下边右图的结果. 我们框选了一块白云区域,但从背投影结果中,海浪的边缘在直方图中的概率也很高,这是因为它们的灰度比较相似,如果

收入囊中 灰度图像的反向投影 彩色图像的反向投影 利用反向投影做object detect 葵花宝典 什么是反向投影?事实上没有那么高大上! 在上一篇博文学到,图像能够获得自己的灰度直方图. 反向投影差点儿相同是逆过程,由直方图得到我们的投影图. 步骤例如以下: 依据模版图像,得到模版图像的灰度直方图. 对灰度直方图对归一化,归一化后是个概率分布,直方图的积分是1 依据概率分布的直方图,求输入图像的投影图,也就是对每个像素点,我们依据灰度值,能够得到其概率 得到的投影图是介于[0,1]之间的,为

1.直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率. 不过通常会将纵坐标归一化到[0,1][0,1]区间内,也就是将灰度级出现的频率(像素个数)除以图像中像素的总数.灰度直方图的计算公式如下: 其中 rk是像素的灰度级 nk是具有灰度rk的像素个数 M