首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

带有pine脚本的newby尝试将多条件颜色绘制在直方图上并转换为v4

首先,让我们解释一下相关术语和概念:

  1. Pine脚本:Pine脚本是TradingView平台上用于编写技术指标和策略的一种编程语言。它允许用户使用简单的语法来创建自定义指标和策略。
  2. 直方图:直方图是一种统计图表,用于显示数据的频率分布。它将数据划分为不同的区间,并通过绘制垂直条形图来表示每个区间的频率。
  3. V4:这里的V4指的是Pine脚本版本4,它是Pine脚本的最新版本。它引入了许多新功能和改进,使得编写复杂的指标和策略更加容易和强大。

现在让我们来解决问题。根据提供的问题描述,我们的目标是使用Pine脚本将多个条件的颜色绘制在直方图上,并将其转换为V4版本。这意味着我们需要编写一个自定义的Pine脚本指标来实现这个目标。

以下是一个示例代码,用于帮助您开始编写这个指标:

代码语言:txt
复制
//@version=4
study("Multi-Color Histogram", overlay=true)

// 定义多个颜色条件
condition1 = close > open
condition2 = close < open

// 定义颜色
color1 = color.green
color2 = color.red
defaultColor = color.gray

// 设置直方图颜色
barcolor(condition1 ? color1 : condition2 ? color2 : defaultColor)

// 绘制直方图
plot(bar_index, "Histogram", color=color.black, style=plot.style_columns)

以上代码中,我们首先使用study函数创建一个新的Pine脚本指标,并设置overlay=true以将指标绘制在图表上。

接下来,我们定义了多个颜色条件,例如condition1condition2,这些条件可以根据您的需求进行修改。然后,我们定义了与每个条件对应的颜色,例如color1color2,以及默认颜色defaultColor

barcolor函数中,我们根据条件的结果来设置直方图的颜色。如果condition1满足,则直方图的颜色为color1;如果condition2满足,则直方图的颜色为color2;否则,直方图的颜色为defaultColor

最后,我们使用plot函数来绘制直方图,其中bar_index表示直方图的位置,"Histogram"是直方图的名称,color=color.black表示直方图的颜色为黑色,style=plot.style_columns表示绘制直方图的样式为柱状图。

您可以根据需要修改以上代码,并将其复制到TradingView平台上的Pine Editor中进行测试和调整。请注意,这只是一个简单的示例,您可能需要根据实际情况进行进一步的定制和修改。

这里推荐使用腾讯云Serverless Cloud Function(SCF)来托管运行这个指标。腾讯云SCF是一种事件驱动的无服务器计算服务,可以实现按需运行代码,无需关心服务器和基础设施的管理。您可以使用腾讯云云函数(Serverless Cloud Function)产品来托管和运行这个Pine脚本指标。

了解更多关于腾讯云Serverless Cloud Function(SCF)的信息,请访问:腾讯云Serverless Cloud Function产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

opencv(4.5.3)-python(二十五)--二维直方图

翻译及二次校对:cvtutorials.com 目标 在本章中,我们将学习如何寻找和绘制二维直方图。它对后面的章节会有帮助。 绪论 在第一篇文章中,我们计算并绘制了一维直方图。...已经有一个python样本(samples/python/color_histogram.py)用于寻找颜色直方图。我们将尝试理解如何创建这样的颜色直方图,这对理解直方图反投影等进一步的主题很有用。...OpenCV中的二维直方图 它非常简单,使用同一个函数cv.calcHist()来计算。对于颜色直方图,我们需要将图像从BGR转换为HSV。(记住,对于一维直方图,我们从BGR转换为灰度)。)...现在我们可以检查如何绘制这个颜色直方图。 绘制二维直方图 方法-1:使用cv.imshow() 我们得到的结果是一个大小为180x256的二维数组。...方法-2:使用Matplotlib 我们可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数来绘制带有不同颜色图谱的2D直方图。这可以让我们更好地了解不同的像素密度。

54630

精通 Python OpenCV4:第二部分

基于从 YCbCr 图像派生的颜色模型,此颜色空间在图像分割中非常受欢迎。 在color_spaces.py脚本中,图像被加载到 BGR 颜色空间中并转换为上述颜色空间。...在此脚本中,关键函数是cv2.cvtColor(),它可以将一种颜色空间的输入图像转换为另一种颜色空间。 在与 RGB 颜色空间之间进行转换的情况下,应明确指定通道的顺序(BGR 或 RGB)。...颜色直方图 在本节中,我们将看到如何计算颜色直方图。 执行此功能的脚本为color_histogram.py。...在多通道图像(例如,BGR 图像)的情况下,计算颜色直方图的过程包括计算每个通道中的直方图。...从这个意义上讲,我们将看到如何使用 OpenCV,NumPy 和 Matplotlib 创建直方图,然后测量每个图形的执行时间并将结果绘制在图中。

2.2K10
  • 自动驾驶汽车可用于处理急转弯的 3 种技术

    我们将介绍几种技术,使自动驾驶汽车可以用来在不同条件下找到车道线 技术 色彩空间 索贝尔算子 曲率半径 色彩空间 RGB 颜色空间适用于带有白色通道的图像,它与其他彩色车道相比有局限性。...色调代表独立于任何亮度变化的颜色,亮度值是测量颜色明暗度的不同方法,饱和度是色彩的量度。 如下图所示,带有黄色车道线的图像被分成 RGB 和 HLS。...透视变换图像 绘制直方图并找到上图左右半部分的峰值,给出左右车道的起始位置,如下所示。...用于查找左右车道基准的直方图 滑动窗口 使用起始位置,并在图像上应用滑动窗口技术,我们可以将多项式拟合到车道线,如下所示。...多项式拟合车道 曲率半径和车道中心偏移 将像素转换为米,并重新计算多项式拟合以确定曲率半径(米),如下所示。 结果 连续帧在相似位置具有车道线。

    56830

    【python opencv】二维直方图

    我们计算并绘制了一维直方图。 之所以称为一维,是因为我们仅考虑一个特征,即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中,您要考虑两个特征。...通常,它用于查找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。我们将尝试了解如何创建这种颜色直方图,这对于理解诸如直方图反向投影之类的更多主题将很有用。...OpenCV中的二维直方图 它非常简单,并且使用相同的函数cv.calcHist()进行计算。 对于颜色直方图,我们需要将图像从BGR转换为HSV。(请记住,对于一维直方图,我们从BGR转换为灰度)。...方法2:使用Matplotlib 我们可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数绘制具有不同颜色图的2D直方图。它使我们对不同的像素密度有了更好的了解。...在直方图中,您可以在H = 100和S = 200附近看到一些较高的值。它对应于天空的蓝色。同样,在H = 25和S = 100附近可以看到另一个峰值。它对应于宫殿的黄色。

    1.3K20

    实战 | OpenCV图片去水印实例

    实现步骤与效果 先来看看原始包含水印的图像: 图像中基本上有3个不同的区域: 字母外未触及的区域 字母周围的黑线 颜色和对比度降低的字母内部区域 初步来看图片中字母(水印)和背景之间对比度较低,尝试后发现在...这是通过“直方图技术”实现的,使内部图像的强度分布直方图与外部图像的强度分布直方图相匹配。 除了“边缘遮罩”,我还有一个用于字母内部的“字母遮罩”,基本上与早期的色彩相同。...在这些字母中,需要提供缺少的色调和饱和度信息。在边缘遮罩区域,我们需要提供缺少的颜色、饱和度和强度信息。...可以使用inpaint图像修复技术用于填充缺失的区域,它是一种用来从照片上去除划痕的技术。 简单来说,色调和饱和度信息在字母遮罩内绘制,强度信息在边缘遮罩内绘制。...因此,有必要在最小可能区域(即仅边缘遮罩)中绘制强度,并使用字母内部的强度信息-这需要复杂的直方图工作(直方图颜色迁移,见源码)。 最终处理结果:

    2.2K10

    资源 | 1460万个目标检测边界框:谷歌开源Open Images V4数据集

    对于训练集,我们在 174 万张经过人类验证的带有正类图像级别标签的图像上标注了边界框。我们关注的是最具体的标签。...由于实例过多(95,335 张图片上共有 1,327,596 个实例),我们仅为 95,335 张图像绘制了人体部分和「哺乳动物」的边界框。...对于视觉关系检测任务,带有虚线轮廓的边界框将两个具有特定视觉关系的目标圈在一起。 ? 图 17:每类边界框的数量。横轴是按边界框数量对各类进行排序的结果,为了提高可读性,我们将该结果用对数刻度表示。...作为对比基线,我们绘制了面积和边长均匀分布的边界框对应的函数。我们忽略了在 COCO 中标记为人群的边界框和在 Open Image 中标记为群组的边界框。 ?...图 15:包含大量标注过的边界框的示例:分别包含 348、386 和 743 个边界框的图像。在很多这样的情况下可以使用 GroupOf,但实际上它们还是对此很感兴趣。 ?

    1.6K30

    统计学小抄:常用术语和基本概念小结

    所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。...正态分布 正态分布是钟形曲线形式的分布,机器学习中的大多数数据集遵循正态分布,如果不是正态分布,一般会尝试将其转换为正态分布,许多机器学习算法在此分布上会有很好的效果,因为在现实中, 世界情景也许多用例也遵循此分配...概率密度函数(PDF) 如果你知道直方图,然后你把数据进行分箱,就可以对数据进行可视化的分析。但是如果我们想对数值数据进行多类分析,那么很难使用直方图进行操作。这是就需要使用概率密度函数。...概率密度函数是仅使用KDE(内核密度估计)在直方图内绘制的线。 在上面的图中,编写编写3个区分分类的条件该怎么做?使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...如何计算PDF和CDF 我们将计算setosa的PDF和CDF。我们将花瓣长度转换为10个分箱,并提取每个箱的样本数和边缘值,这些边缘表示容器的起点和终点。

    80510

    统计学小抄:常用术语和基本概念小结

    重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本,然后从这些数据样本中,推断一些东西(结论)。...正态分布 正态分布是钟形曲线形式的分布,机器学习中的大多数数据集遵循正态分布,如果不是正态分布,一般会尝试将其转换为正态分布,许多机器学习算法在此分布上会有很好的效果,因为在现实中, 世界情景也许多用例也遵循此分配...概率密度函数(PDF) 如果你知道直方图,然后你把数据进行分箱,就可以对数据进行可视化的分析。但是如果我们想对数值数据进行多类分析,那么很难使用直方图进行操作。这是就需要使用概率密度函数。...概率密度函数是仅使用KDE(内核密度估计)在直方图内绘制的线。 在上面的图中,编写3个区分分类3个类的条件该怎么做?使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...如何计算PDF和CDF 我们将计算setosa的PDF和CDF。我们将花瓣长度转换为10个分箱,并提取每个箱的样本数和边缘值,这些边缘表示容器的起点和终点。

    81210

    OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉:6~10

    以下是 OpenCV 中提到的图形函数的常用参数,以及它们的含义和可能的值: color:此参数只是在图像上绘制的对象的颜色。...实际上,这种方法非常易于理解和实现,即使在今天,我们也使用相同的方法来编写脚本和简单程序,这些脚本和简单程序以串行方式处理所需的任务。...请注意,像素值不一定表示颜色或强度值。 例如,在转换为 HSV 色彩空间的彩色图像中,其直方图将包含色相,饱和度和值数据。...另外,作为练习,您可以尝试构建适当的 GUI 以进行色移。 您甚至可以尝试编写一个程序,该程序可以将图像中具有特定颜色(精确的颜色直方图)的对象更改为其他颜色。...使用鼠标在图形视图上绘制的矩形将跟随您选择的对象,无论它在屏幕上的任何位置。

    2.7K20

    基于阈值的车道标记

    在这篇文章中,我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上,并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正,这里就不作详细介绍了。...对此图像绘制二进制激活在何处发生的直方图是一种可能的解决方案。 沿着图像下半部分的所有列获取直方图,如下所示: ? 该直方图中的两个最突出的峰将很好地指示车道线底部的x位置。...我们可以在曲线的局部区域上绘制一个与附近点非常契合的圆。 ? 曲线y = f(x)的任意点x的曲率半径的公式为 ?...左车道和右车道的平均值在图像的底部获取,然后从图像的中心减去。然后,将距离乘以xm_per_pix乘以将其转换为米。...一旦车道线被识别,就使用在透视变换步骤中计算出的矩阵的逆矩阵将整个车道弯回到原始图像上。

    1.3K10

    matplotlib入门

    散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15 带有纹理的分类条形图 案例16 叠加条形图 案例17 频率分布直方图 案例18 美化的直方图...Hunter 在 2002 年开始编写,提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口,能够很轻松地实现各种图像的绘制,并且它可以配合 Python GUI 工具(如 PyQt、Tkinter 等)在应用程序中嵌入图形...初开发的Matplotlib,仅支持绘制2d图形,后来随着版本的不断更新,Matplotlib在二维绘图的基础上,构建了一部分较为实用的3D绘图程序包,通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...Artist:您在画布上看到的所有元素都属于 Artist 对象,比如文本对象(title、xlabel、ylabel)、Line2D 对象(用于绘制2D图像)等。...= '张三') #定义第一个条形图的标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar( # index, # 与第一个条形图在X周上无缝“肩并肩”

    4.3K20

    (数据科学学习手札38)ggplot2基本图形简述

    abline()、hline()与vline()   在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条,在ggplot2中当然也有类似的方法: geom_abline():   ...我们主要使用两个参数控制线条的位置,slope控制斜率,intercept控制截距,下面是一个简单的例子,我们在散点图层上叠加截距为20,斜率为2的直线: library(ggplot2) p 的参数即为线条在x轴上的位置,若传入向量则可同时添加多条线条: library(ggplot2) p 的堆积面积图进行对比,这里注意,geom_bar()默认的统计变换为count,即计算频数,我们这里想展示真实数值需要将geom_bar()中的stat设置为'identity',...,将..density..作为fill的传入参数,注意这里一定要设置contour为F: # 密度图函数,通过fill设置填充颜色数据为密度,geom设置绘制栅格图 p <- ggplot(data,

    5.2K20

    ​再见 Seaborn!Altair 数据可视化已超神

    数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。...虽然 Matplotlib 库在语法风格上是命令式的,但 Altair 和 Seaborn 库在方法上都是声明式的,即用户只需要指定要做什么,机器决定它的部分。...我们将 DataFrame 作为数据传递,上述两个变量为 x 和 y,而 'origin' 作为图例颜色。...从语法的角度来看,这些库需要数据源的输入 x、y 来绘制。两个库的输出看起来还挺不错的。 接下来尝试更多的图并进行比较。 直方图 在这组可视化中,我们将绘制基本的直方图。...绘制网格、主题和自定义绘图大小 这两个库还允许在生成多个绘图、操纵纵横比或图形大小方面自定义绘图,并支持为颜色和背景设置不同的主题以修改图表的外观。

    9.6K30

    唉,再再再学一下直方图:直方图反投影

    直方图在一定程度上可以反应图像的特征,我们截取一个有固定特征的样例,比如草地,然后计算该块草地的直方图,然后用这个直方图去和整幅图像的直方图做对比,根据一定的判断条件,就能得出相似的即为草地。 ?...看着就像是语义分割,其实一定意义上这就是语义分割,这不过直方图反向分割的依据是人为计算的(直方图),后者分割的依据是靠在神经网络中学习得来的。...直观上看类似于一个边角,但这是直观上,怎么表示出来呢?深度学习是靠神经网络黑箱计算出来得,我们可以用直方图。...我们今天要做得就是将这条公路给提取出来。 1,先读取原图以及样本图,并转换为HSV格式。...这是我们在公路上随便截取得一块儿样本,可以看到整条公路大概都是这个样子。

    74130

    Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

    绘制每个国家或地区的电影数量的柱状图: ? ? ? 绘制散点图 ? 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。 散点图将序列显示为一组点。...仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例,数据点显示为整个饼图的百分比。...为了构建直方图,第一步是将值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的,不重叠的变量间隔。间隔必须相邻,并且通常是(但不是必须的)相等的大小。...hist的参数非常多,但常用的就这七个,只有第一个是必须的,其他是可选的。...默认为0 facecolor: 直方图颜色 edgecolor: 直方图边框颜色 alpha: 透明度 histtype: 直方图类型,‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled

    2.7K21

    万字长文告诉新手如何学习Python图像处理(上篇完结 四十四) | 「Python」有奖征文

    它调用cv2.imread()函数分别读取四张图片,并转换为RGB颜色空间,接着通过for循环分别设置各子图对应的图像、标题及坐标轴名称,其中plt.subplot(2,2)表示生成2×2张子图。...下图是将图像的连续灰度值转换为0至255的灰度级的过程。...灰度直方图是将数字图像中的所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现的频率并绘制相关图形。...本小节将讲述一种基于颜色查找表(Look up Table)的滤镜处理方法,它通过将每一个原始颜色进行转换之后得到新的颜色。...比如,原始图像的某像素点为红色(R-255, G-0, B-0),进行转换之后变为绿色(R-0, G-255, B-0),之后所有是红色的地方都会被自动转换为绿色,而颜色查找表就是将所有的颜色进行一次(

    2K11

    Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11

    我们将在图像上绘制文本以显示分类结果,并在窗口中显示图像。 显示所有图像后,我们将等待用户按下任意键,然后脚本将结束。...,并尝试在更多图像上测试分类器,以查看可获得的结果。...本质上,对象的颜色直方图是对对象中像素颜色的概率分布的估计。 例如,直方图可以指示对象中的每个像素都是蓝色的可能性为 10%。 直方图基于在参考图像的对象区域中观察到的实际颜色。...在研究示例脚本之前,让我们考虑一下要通过 MeanShift 实现的跟踪结果的类型,并让我们进一步了解 OpenCV 与颜色直方图有关的功能。...(有关颜色模型的介绍,请参阅第 3 章,“用 OpenCV 处理图像”,特别是“在不同颜色模型之间转换图像”部分。) ,我们将仅使用 HSV 颜色模型的色相(H)通道的直方图。

    4.3K20

    基于阈值的车道标记

    在这篇文章中,我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上,并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正,这里就不作详细介绍了。...对此图像绘制二进制激活在何处发生的直方图是一种可能的解决方案。 沿着图像下半部分的所有列获取直方图,如下所示: 该直方图中的两个最突出的峰将很好地指示车道线底部的x位置。...我们可以在曲线的局部区域上绘制一个与附近点非常契合的圆。...左车道和右车道的平均值在图像的底部获取,然后从图像的中心减去。然后,将距离乘以xm_per_pix乘以将其转换为米。...一旦车道线被识别,就使用在透视变换步骤中计算出的矩阵的逆矩阵将整个车道弯回到原始图像上。

    75320

    基于OpenCV实战:车牌检测

    调整大小并转换为灰度后的图像: ? 2、扫描图像以查看由边缘定义的所有不同形状 当我们查看一个对象时,我们的眼睛会通过其边缘检测到对象的形状,该对象的边缘与其背景,周围或相邻对象有颜色差异。...我们将OpenCV中的Canny函数应用到预处理后的图像上,以勾勒出其边缘或颜色渐变。 在应用Canny函数之前,我们将首先对图像应用平滑方法以减少噪点。...3.假定车牌是矩形,从与前面步骤不同的所有形状中找出与矩形最匹配的形状 当给人一张带有牌照的图像时,我们的眼睛就能从其他所有形状中找出牌照,因为我们的先验知识告诉我们这是一个矩形的形状,具有四个相连的角...然后,为了可视化它们,我们应用了drawContours函数将轮廓绘制到原始图像上。 ? ? 如图6所示,它具有许多轮廓,其中大多数轮廓形状不正确或没有被认为是矩形的区域。...但是有了路线图,它可以使你们更好地了解要采用的方法,以及需要或者想要的项目有多复杂。 — — 完 — —

    1.6K20
    领券