http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50614332 直方图是图像色彩统计特征的抽象表述。基于直方图可以实现很多有趣的算法。...例如，图像增强中利用直方图来调整图像的对比度、有人利用直方图来进行大规模无损数据隐藏、还有人利用梯度直方图HOG来构建图像特征进而实现目标检测。...下图来自维基百科，第一幅图的直方图分布非常不均衡。如果把直方图均匀地延展到整个分布域内，则图像的效果显得好了很多。 ? Matlab中提供了现成的函数“histeq()”来实现图像的直方图均衡。...当然，上述讨论的是灰度图像的直方图均衡。对于彩色图像而言，你可能会想到分别对R、G、B三个分量来做处理，这也确实是一种方法。但有些时候，这样做很有可能导致结果图像色彩失真。...事实上，对彩色图像进行直方图均衡是图像处理研究领域一个看似简单，但是一直有人在研究的话题。我们所说的对HSV空间中V分量进行处理的方法也是比较基本的策略。
直方图是图像的一种统计表达形式，在一定程度上能够反映数学图像的概貌性描述，包括图像的灰度范围、灰度分布、整幅图像的亮度均值、阴暗对比度等，并可以此为基础进行分析来得出对图像进一步处理的重要依据...直方图均衡化也叫作直方图均匀化，就是把给定图像的直方图分布变换成均匀分布的直方图，是较为常用的灰度增强算法。直方图均衡化概括起来包括以下三个主要步骤。 ●预处理。输入图像，计算该图像直方图。...因此，全局直方图处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别进行直方图均衡化，再整合到新的图像的方式来进行。...2.局部直方图处理 全局直方图均衡化增强只是将原图像的直方图进行了均衡化，未能有效保持原始图像的局部特征，容易出现色彩失真问题。...因此，局部直方图处理通过对RGB图像的R、G、B三层通道分别进行局部直方图均衡化，再整合到新的图像的方式来进行。
通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。...（HOG特征描述子可以不局限于一个长度，也可以用很多其他的长度，这里只记录一种计算方法。） 怎么计算方向梯度直方图呢？ 我们会先用图像的一个patch来解释。...hog_preprocess 第二步：计算梯度图像 首先我们计算水平和垂直方向的梯度，再来计算梯度的直方图。...第三步：在8*8的网格中计算梯度直方图 在这一步，上面的patch图像会被分割成8*8大小的网格(如下图)，每个网格都会计算一个梯度直方图。那为什么要分成8*8的呢？...128个数如何用一个9个bin的直方图来表示成9个数的数组。
新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。 直方图概念 ?...上述直方图概念是基于图像像素值，其实对图像梯度、每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。...直方图最常见的几个属性： dims：要收集数据的参数数量。 在我们的示例中，dims = 1，因为我们只计算每个像素的强度值（在灰度图像中）。 bin：它是每个暗淡的细分数量。...在这种情况下：范围= [0,255] 函数学习 split(// 把多通道图像分为多个单通道图像 const Mat &src, //输入图像 Mat* mvbegin）// 输出的通道图像数组 calcHist...如有，则表示只计算mask元素值为255的位置的直方图 OutputArray hist,//输出的直方图数据 int dims,// 维数 const int* histsize,// 直方图级数 ，
灰度直方图的定义 灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数之间的统计关系，用公式表示为P(k)=\frac{n_k}{n}, \quad k=0,1,......,L-1且\sum_{k=0}^{L-1}P(k)=1式中，k为图像f(m,n)的第k级灰度值；n_k为f(m,n)中灰度值为k的像素个数；n为图像的总像素个数；L为灰度级数。...直方图与图像清晰度的关系 总的来说：直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。...具体说来： 暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小（暗）的左边一侧； 亮图像的直方图则倾向于灰度值较大（亮）的右边一侧； 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部； 对比度高的图像对应的直方图分布范围宽而且分布均匀...直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像达到清晰的效果。
就像将一维数组分为区间创建一维频次直方图一样，我们也可以将二维 数组按照二维区间进行切分，来创建二维频次直方图。...一维直方图主要用hist来展示，二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现，seaborn的主要数据类型是pandas，因此需要转换，又复习了一下Numpy转pandas...,dpi=80) kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=10) # 分别查看不同类型鸢尾花在四个维度上的直方图...) + np.random.randn(1000)*5 # 标准散点图展示 plt.scatter(height,weight) plt.show() image.png # plt.hist2d进行二维直方图展示...，1000行1列 # (1000, 1) # (1000, 1) data=np.hstack((height,weight)) print(data.shape) # 意思是一个二维数组，1000行2
位图像的显示，因此，对于这一类图像，一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化到0到255之间，而且尽量的保留更多的细节信息，这也就是常见的HDR到LDR的过程。...那么我们来看看如何把普通的直方图均衡化算法利用到RAW图像中来。...以灰度图为例，如果已经统计了图像的直方图，则直方图均衡化的新的隐射曲线由以下代码获取： for (int Y = 0, Num = 0; Y < 256; Y++) { Num = Num +...我们可以仿照一种强化的基于局部直方图裁剪均衡化的对比度调节算法 或者限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果 文中的方法将局部直方图均衡化引入到16位中，尝试看看效果是否有改善，这里不多谈，只说下我遇到的几个问题...另外，同样的道理，在局部算法里，还可以不用直方图均衡化算法，可以使用任何其他的基于直方图的调整基数，比如自动色剂等等。 ? ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 直方图均衡化的原理及实现 一、直方图 1.1 直方图的概念 在图像处理中， 经常用到直方图， 如颜色直方图、 灰度直方图等。...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率。...图像直方图不关心像素所处的空间位置， 因此不受图像旋转和平移变化的影响， 可以作为图像的特征。 ② 任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应， 但不同的图像可以有相同的直方图。...③如果一幅图像有两个不相连的区域组成， 并且每个区域的直方图已知， 则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。
python如何在二维图像上进行卷积 说明 1、对于二维矩阵，卷积时卷积核由左向右、由上向下滑动，对应位置要求加权和。 2、一般图片为RGB三通道，需要每个通道卷积，每个通道都是二维矩阵。...实例 def my_conv2d(inputs: np.ndarray, kernel: np.ndarray): # 计算需要填充的行列数目，这里假定mode为“same” # 一般卷积核的...hw都是奇数，这里实现方式也是基于奇数尺寸的卷积核 h, w = inputs.shape kernel = kernel[::-1, ...][..., ::-1] # 卷积的定义，...outputs[i, j] = np.sum(np.multiply(inputs[i: i + h1, j: j + w1], kernel)) return outputs 以上就是python在二维图像上进行卷积的方法
本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...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。...原图像规定化后的直方图和规定化的图像的直方图的形状比较类似， 并且原图像规定化后整幅图像的特征和规定化的图像也比较类似，例如：原图像床上的被子，明显带有规定化图像中水的波纹特征。...直方图的均衡化的是将一幅图像的直方图变平，使各个灰度级的趋于均匀分布，这样能够很好的增强图像对比度。直方图均衡化是一种自动化的变换，仅需要输入图像，就能够确定图像的变换函数。...直方图规定化，也称为直方图匹配，经过规定化处理将原图像的直方图变换为特定形状的直方图（上面中的示例，就是将图像的直方图变换为另一幅图像的直方图）。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过重新分配图像中的像素值，使得图像的像素值分布更加均匀，增强图像的对比度，从而改善图像的视觉效果。...直方图均衡化的过程如下： 灰度转换：如果图像是彩色图像，则首先需要将其转换为灰度图像。这可以通过将彩色图像的RGB通道值平均或权重化来实现，得到一个表示亮度的灰度图像。...统计直方图：对于灰度图像，统计每个像素值的频数，生成原始图像的直方图。直方图表示了不同像素值的数量分布。...计算累积分布函数：通过计算原始图像的累积分布函数，可以得到每个像素值的累积概率分布，即小于等于该像素值的概率。可以通过对直方图进行归一化和累加操作得到。...生成均衡化后的图像：根据重新映射的像素值，生成均衡化后的图像。均衡化后的图像在直方图上将有更平坦的分布，从而提高了图像的对比度。
Mac特别是iPhone中的内存管理是通过引用计数来实现的。 而对于开发者来说，特别是从具备垃圾回收功能的语言开发工程师来说，这种内存管理方式具有很大的挑战性。...我们最关心的就是一个对象的“retain count”， 当这个数字变成0的时候，这个对象就将被释放内存，如果此时尝试访问这个对象，你的应用程序就会崩溃。...想知道一个对象的retain count的值的方法其实很简单。...NSLog([NSString stringWithFormat:@"Retain Count:%i", [someObject retainCount]]); 对象的retainCount方法就会反回这个对象的...retain count的值。
测试前台获得的数据可使用ajax，在代码中加debugger打上断电之后，查看获得的data数据。
前言 这是OpenCV图像处理专栏的第9篇文章，主要介绍一个基于直方图的快速中值滤波算法，希望对大家有帮助。...算法原理 传统的中值滤波是通过滑动窗口不断在图像上移动，求出窗口内的中值作为中心像素点的像素。在这个过程中显然存在大量的重复计算，所以效率很低。...设定中值滤波直方图中的阈值，Thresh=(winX*winY)/2 +1; 如果要考虑边界情况，可以先对原图像进行扩展，左、右边界分别扩展winX/2个像素，上下边界分别扩展winY/2个像素。...逐行遍历图像像素，以第一行为例：先取第一行第一个要处理的像素（窗口中心像素），建立滤波窗口，提取窗口内所有像素值（N=winX*winY个），获取N个像素的直方图Hist。...记录此时的灰度层级代表的灰度值，更新MediaValue值，作为第二个像素的滤波后的值。 窗口逐行依次滑动，求得整幅图像的中值滤波结果。
大家好，我是阿常，今天我和大家分享如何获得好的绩效。...❶ 业绩目标超出预期 ❷ 带来流程方法的改变 ❸ 主动帮领导承担工作 ❹ 主动向领导汇报工作 ❺ 正向影响部分合作同事 一、业绩目标超出预期 1、交付质量 项目上线后无重大问题，即使有问题，也要能在用户发现之前快速解决掉...二、带来流程方法的改变 1、提高工作效率 2、降低工作强度 3、降低工作成本 4、提升产品质量 三、主动帮领导承担工作 领导正忙得焦头烂额，有一大堆想法想要落地，如果你主动去帮领导承担工作，他不可能不重用你...四、主动向领导汇报工作 汇报本身也是工作的一部分，也是信息共享的形式。 领导很忙，不可能兼顾到每一个细节，主动向领导汇报工作，消灭信息差，保证工作不偏离方向。...汇报工作不光要展示成果，还要提出下一步计划，预知可能的风险，提供可行的方案。 五、正向影响部分合作同事 不仅自己优秀，而且还能带动身边的同事一起优秀，体现了领导力。
则旋转矩阵Rotation的求法如下： Mat Rot=Mat::eye(3,3, CV_32FC1); Rot.at(0, 0) = cos(beta) * cos(gamma...现在给定一幅二维图像如下，并且已知拍摄此图像的摄像机内参，根据输入的三个欧拉角，实现绕三个坐标轴的旋转。 ? 绕x轴旋转30°，alpha=π/6； ? 绕y轴旋转30°， beta=π/6； ?...oldPoint3D.at(1,0); 72 float oldZ=oldPoint3D.at(2,0); 73 //重投影到二维平面
5.2.2 什么是数字图像的灰度分布直方图？如何进行数字图像的直方图均衡化和规定化处理？试写出相应的程序设计步骤。...通过分析灰度分布直方图，可以获得以下信息： 灰度级分布：直方图展示了图像中每个灰度级别的像素数量。从直方图可以看出图像的灰度级范围以及每个灰度级别在整个图像中的分布情况。...例如，在图像增强任务中，可以根据直方图的分布情况选择合适的增强算法和参数，以获得更好的图像质量和视觉效果。 2.如何进行数字图像的直方图均衡化和规定化处理？试写出相应的程序设计步骤。...生成均衡化后的图像：根据映射后的灰度级，生成均衡化后的图像数据。 进行直方图规定化是预先规定的直方图去匹配原图像的直方图，可在直方图均衡化的基础上计算匹配的直方图。...解释直方图均衡化如何通过重新分配像素灰度级，使得图像的灰度级更均匀分布，进而提高视觉效果，通过对比直方图验证其效果。
新冠肺炎的全球流行增加了远程工作环境的需求，这也同时促进了开源软件的开发。因此，企业需要复杂的解决方案来克服远程工作造成的障碍。为了获得竞争优势并保持最佳状态，很多企业选择了开源技术。...但是，为了在开源领域建立稳固的职业生涯，则可能需要获得相应的开源技术证书才能做到这一点。 一个好的开始是拥有开源认证。事实上，72% 的招聘经理更有可能雇佣有证书的人。...通常在获得认证之前，大部分人需要完成一些相关的培训课程作为备考的手段。 Git 开源的基础是在分布式环境中工作，所以首先学习Git是非常重要的。...本课程是为开发人员设计的 Linux 简介，将解释如何安装 Linux 和程序、如何使用桌面环境、文本编辑器、重要的命令和实用程序、命令外壳和脚本、文件系统和编译器。...本课程将概述云原生技术，然后深入了解容器编排，同时将回顾 Kubernetes 的高级架构，了解容器编排的挑战，以及如何在分布式环境中交付和监控应用程序。
这可以通过今天要介绍的隐写技术来实现，我们会通过这种技术，借助Python语言和OpenCV模块来实现在图像中隐藏二维码的操作。而且这个二维码无法通过肉眼看出。...3.3 位平面分解 下面我们看看如何分解位平面，分解位平面可以用cv2.bitwise_and函数来实现。...此时图像A`的第0个位平面可以用于隐藏数据。 四、图像隐写 这里我们使用一种叫“最低有效位”位平面隐写的技术来实现二维码的隐藏。...假如我们的数据矩阵为M，该矩阵为一个0-1矩阵。而二维码就是一个黑白矩阵，我们可以把黑当作0，白当作1，这样我们让M为一个二维码的矩阵。...二维码的生成可以参考博客：https://blog.csdn.net/ZackSock/article/details/105222763 隐写与解析的代码（不需要积分）：https://download.csdn.net
然而，在使用向量嵌入之前获得适当的向量嵌入至关重要。例如，如果您使用图像模型对文本进行向量化，反之亦然，您可能会得到较差的结果。...例如，在法律数据上训练的模型会学到不同于在医疗保健数据上训练的模型的东西。我在比较向量嵌入的文章中探讨了这个话题。 生成正确的向量嵌入 如何获得适当的向量嵌入？首先需要确定您希望嵌入的数据类型。...图像嵌入 AlexNet 问世后，图像识别在 2012 年获得了巨大发展。从那时起，计算机视觉领域取得了许多进步。...，音频的 AI 获得的关注较少。...最常见的音频用例是语音转文本，用于呼叫中心、医疗技术和辅助功能等行业。开源语音转文本的一个流行模型是 OpenAI 的 Whisper。下面的代码显示了如何从语音转文本模型获得向量嵌入。
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