学习目标： 1.直方图均衡化在matlab的实现 学习产出 p=imread(‘liena.jpg’); g=rgb2gray(p);%读取图片灰度化的图像 x=size(g,1);y=size.../(x*y);%图像的离散化直方图 s=zeros(256,1);%均衡化直方图的容器 picure=im2uint8(zeros(x,y));%均衡化后的图像的容器 for i=1:256...if g(i,j)==u picure(i,j)=S(u); end end end end 最后 原图像 原直方图...均衡化的图像 均衡化后的直方图 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/183730.html原文链接：https://javaforall.cn
前言 这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章，主要为大家介绍一下直方图均衡化算法的原理以及提供一个我的C++代码实现。...介绍 直方图均衡化，是对图像进行非线性拉伸，使得一定范围内像素值的数量的大致相同。这样原来直方图中的封顶部分对比度得到了增强，而两侧波谷的对比度降低，输出的直方图是一个较为平坦的分段直方图。...式子中代表图像中出现这种灰度的像素个数，是图像的总像素个数，图像进行直方图均衡化的函数表达式为:，式子中，为灰度级数(RGB图像为255)。...相应的反变换为 代码实现 //直方图均衡化 Mat Histogramequalization(Mat src) { int R[256] = {0}; int G[256] = {0}...直方图均衡化后的图 ? 后记 本文为大家介绍了直方图均衡化算法，以及它的简单代码实现，希望可以帮助到你。
昨天为了图方便，使用MyEclipse中的swing功能画界面，画完以后发现无法运行，查看源代码发现全报错，一脸懵比。...注：此文写成于2019-06-08 错误信息 Exception in thread "main" java.lang.Error: Unresolved compilation problem: Syntax...在我将那两行代码删除/注释以后，报错就没有了。完美解决。 [定位错误] 其他参考解决办法： 将代码复制到记事本，再新建一个类，将代码粘贴回来。 新建一个项目，将报错的类复制到新类里面。...结论 Eclipse自动生成代码时出错了！ 代码没有生成完整 ，很多时候是多了或者少了一个结尾的花括号“}”。 仔细观察代码，查看每一个方法是否完整，手动修改正确或者删除即可解决报错。...欢迎关注我的个人公众号白墨是个程序猿与我深入交流~ 错误档案
现在你可以在该环境中生成代码、总结文档、创建注释、修复错误等。你甚至可以使用文本 prompt 生成 notebooks。...解释这段代码，除此之外，Jupyternaut 还能对代码进行修改、识别代码错误等。...如果你对代码不满意，还可以让 Jupyternaut 按照要求重写代码： 重写代码后，Jupyternaut 会将代码重新发送回用户选择的语言模型进行替换： 从文本 prompt 生成 notebook...Jupyter AI 的聊天界面可以根据文本 prompt 生成一个完整的 notebook。...Jupyternaut 生成 notebook 后，会向用户发送一个包含文件名的消息，用户可以打开该文件进行查看： 访问本地文件 你可以使用「/learn」命令让 Jupyternaut 学习本地文件
01 — 人工智能方面开发的朋友对Jupyter 应该不陌生，Jupyter官方昨天推出了Jupyter AI开源子项目，能连接各大模型，聊天就可以生产代码，添加注释，修改错误，阅读和学习本地文件。...Jupyter AI 在每个 AI 生成的代码单元格中保存有关模型生成内容的元数据，使用者可以方便的一览在使用过程中AI 生成的代码。...Jupyter AI 将生成式人工智能引入 Jupyter 笔记本，提供了解释和生成代码、修复错误、总结内容、对本地文件提问，甚至根据自然语言提示生成整个笔记本的能力。...还有选中一段代码，然后让Jupyternaut帮你生成注释。 选中左下角的“Replace selection”，可以用包含写好注释的代码块替换选中的代码。...Jupyter AI 添加了一个特殊Err变量，用于存储执行代码时发生的错误。通过将此变量插入到提示中，可以使用 AI 语言模型来解释和更正代码中的错误。
degree=>8,cascade => true,no_invalidate=>false); 确定成功收集统计信息后，发现还是没有效果，在当时操作过程中认为收集统计信息后，oracle没有走上正确的索引就是成本优化器判断错误...* Num_Rows * Null_Adjust) --Density值存储在数据字典表中，没有参与基数计算Null_Adjust=(Num_Rows-Num_Nulls)/Num_Rows高度均衡直方图...注：优化器最多会生成数千个执行计划，这些成本计算有时是很头痛的事情，且oracle12c直方图上限不再是254个height balance桶。...05 总结：问题总结 1.在手工重新收集完统计信息后，还需要检查条件字段唯一值数量、密度和直方图信息，确保表字段统计信息的正确性，以判断sql走上正确的索引。...2.我们知道创建索引的时候会自动收集统计信息，但在创建大表索引之后，仍需要详细检查新建索引是否有统计信息，特别是分区索引，可能存在跨日时间部分分区统计信息不全的情况，导致成本错误，使其他sql走错索引。
7 END; -->由于density值为664大于254因此，即是生成直方图，一定是等高直方图 8...-->再次收集统计信息，依然不能为列VALUE_DATE 生成直方图...b、索引未能正确使用的情况同样会由于缺乏最新且正确的统计信息而导致不可用. c、尽管统计信息为最新,但非均衡列上无直方图信息亦同样导致索引失效. ...d、收集统计信息时 size auto会自动收集非均衡分布列上的直方图信息(前提是where子句中引用到该列,系统根据列使用历史确定是否为其生成). ...f、等高直方图容易导致错误的估算以及引起查询优化器预估值不稳定(笔者尝试多次,的确如此,有时候在VALUE_DATE的桶数为75时也出现过 consistent gets为1760的情况).
如何为图像生成直方图，如何使直方图相等，最后如何将图像直方图修改为与其他直方图相似。 01. 什么是图像直方图？ 在开始定义直方图之前，为简单起见我们先使用灰度图像，稍后再解释彩色图像的处理过程。...图1：生成图像直方图的过程 02. 如何生成图像直方图？ 在python中，我们可以使用以下两个函数来创建然后显示图像的直方图。...1：生成直方图 在大多数情况下，当我们创建直方图时，我们通过将每个强度值的像素数除以归一化因子（即图像宽度和图像高度的乘积）来对直方图进行归一化。...如何均衡图像直方图？ 直方图均衡化通常用于增强图像的对比度。因此，该技术不能保证始终提高图像质量。计算CDF（累积分布函数）是均衡图像直方图的常用方法。...为了计算python中的均衡直方图，我们创建了以下代码： def equalize_histogram(img, histo, L): eq_histo = np.zeros_like(histo
直方图均衡化(Histogram Equalization) ，指的是对图像的颜色值进行重新分配，使得颜色值的分布更加均匀。...2、CPU进行直方图均衡化处理； 2.1 把UIImage转成Bytes； 2.2 颜色统计； // CPU进行统计 Byte *color = (Byte *)spriteData;...先用CPU实现了直方图均衡化，在实现shader的时候，参考CPU的代码实现，犯了这个错误。...5、映射结果最大值为256 问题表现： 在踩过上面的各种坑之后，直方图均衡化的效果也已经展现，但是仍有一点小问题： 映射结果buffer的数字范围是0~256，而不是255。...问题分析： 根据直方图均衡化的算法，我们知道是因为像素颜色值的统计，结果稍微偏大。
直方图有两种类别，频率直方图与高度均衡直方图。 直方图有两种类别，频率直方图与高度均衡直方图。...默认的，如果一个倾斜列上的唯一值超过了254个，那么Oracle会对此列建立高度均衡直方图，否则建立频率直方图。 通过如下方式，建立表TAB，更新字段B，让列B产生倾斜。并在B列上创建索引。...再看高度均衡直方图的情况。...说明：在高度均衡直方图中，EDNPOINT_NUMBER代表桶号,这一点与频率直方图不同。...而频率直方图可以精确到9991，高度均衡直方图只精确到了8750。因此可以说频率直方图比高度均衡直方图稳定、精确。 可是现实很多时候，列的唯一值是超过254的，因此只能使用高度均衡直方图。
本节我们就来讨论重要的直方图均衡化算法，说它重要是因为以此为基础后续又衍生出了许多实用而有趣的算法。...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。...但为了演示说明算法的原理，下面我将在Matlab中自行编码实现图像的直方图均衡。通过代码来演示这个算法显然更加直观，更加易懂。...赋值语句右端，Img(i,j)被用来作为CumuPixel的索引。比如Img(i,j) = 120，则从CumuPixel中取出第120个值作为Img(i,j) 的新像素值。...由于代码基本与前面介绍的一致，这里我们不再做过多解释了。
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。...像素重新映射：对于原始图像中的每个像素，根据映射将其像素值替换为均衡化后的像素值。 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。...可以直接调用openCV的库函数实现图像的直方图均衡化 cv2.equalizeHist(img) 可以写一个完整的测试代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import...，右图是我们手动实现均衡化的效果，可知二者效果基本相同，与原图相比，均衡化后的图像对比度提高了，其中云层增加了更多的细节，看起来更清晰了一些 完整代码如下 import matplotlib.pyplot
直方图均衡化的结果如下： ? 对于三通道的彩色图像，可以先拆分通道对各个通道进行直方图均衡化之后再合并通道即可。...实现代码如下： // 直方图均衡化处理 vector dst_bgr(3); equalizeHist(bgr_plane[0], dst_bgr[0]); equalizeHist...直方图反向投影直观的理解就是生成一个模板直方图，然后用它在一副更大的图像上去匹配相似区域，说白了就跟模板匹配类似。...直方图反向投影的基本步骤可以分为如下三步 获取图像特征的区域-ROI 根据ROI生成直方图特征 利用直方图特征进行反向投影，在未知图像上寻找特征 OpenCV3.1.0中对应的直方图反向投影API函数为...从上面可以根据直方图反向投影结果直接获取车牌ROI区域，只要对车牌模板的蓝色通道直方图生成模板，反向投影即可。
在很久前实现对比度受限的自适应直方图均衡化时，就曾经想过对该算法进行一定程度的扩展，之后使用自动对比度和自动色阶代替直方图均衡化也提出了新的算法，也达到了不错的效果。...其中亮度定义为： Lightness = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16 4、对子块直方图和全局直方图进行融合，如下代码所示： HistB[Index]...，效果越接近普通的直方图均衡。 ...上述代码中Index表示直方图色阶的索引范围，有效值[0,Bins – 1]，Bins为直方图的数量，8位时为256。 ...6、按照CALHE的方式对直方图进行裁剪，之后对裁剪的直方图进行均衡化得到每个小块的映射表。 7、局部均衡化后映射表的平滑。
五、实验代码与思考 5.1 实验代码 利用Matlab语言编写的数字图像处理的例程如下： clc; % 清除命令行窗口的内容 % 直方图均衡化 I = imread('pout.tif'); % 读取图像文件...); % 显示规定直方图 figure; imhist(M); title('规定直方图'); 源码分析： 对于直方图均衡化部分的代码： clc;：清除命令窗口中的内容，以确保输出结果的清晰度。...对于直方图规定化部分的代码： clc;：同样是清除命令窗口中的内容。...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。...生成规定化后的图像：根据映射后的灰度级，生成规定化后的图像数据。 六、研究感悟 数字图像的直方图规定化算法原理： 通过实验，深入了解直方图规定化的原理和实现步骤。
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。...对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。...构造直方图最主要的原因就是帮助优化器在表中数据严重偏斜时做出更好的规划。例如，表中的某个列上，其中的某个值占据了数据行的80%（数据分布倾斜），相关的索引就可能无法帮助减少满足查询所需的I/O数量。...创建直方图可以让基于成本的优化器知道何时使用索引才最合适，或何时应该根据WHERE子句中的值返回表中80％的记录。
一、学习目标 了解了均衡化的作用是什么 了解灰度、YUV、彩色图片均衡化的方法是使用什么方法 了解了合并通道的方法是什么 了解了分离通道的方法是什么 如有错误欢迎指出~ 二、了解图像均衡化 2.1 了解直方图均衡化...图像直方图均衡化主要是对图像中的少数灰度进行压缩，扩展该值的范围，以致于让这个图的对比度调高，使当前图像变得更加清晰。...在一张图片中，若整体偏亮，直方图的值应该是在偏右侧，就可能会产生过渡曝光；若一张图像的直方图整体偏暗就会导致直方图呈现数值整体偏左，可能会造成过暗不清晰，所以一张图是否看起来舒服应该在直方图中的布局显示会相对于均衡...直方图均衡化有三种，分别是灰度图像直方图、彩色图像直方图以及YUV直方图均衡化。 2.2 灰度图像均衡化 需要实现直方图均衡化需要使用equalizeHist方法。...代码如下： b,g,r = cv2.split(img) 随后对每个通道进行均衡化： equalizeHist_b=cv2.equalizeHist(b) equalizeHist_g=cv2.equalizeHist
探讨：以下探讨在没有建立新索引的基础上 既然数据分布不均衡，是否可以通过收集直方图来改善性能？答案是否定的。 做好测试环境。 ( 建立测试表：CUSTOMER_test。...导入全部数据，建立相关索引，收集直方图 ) 执行SQL，SQL效率更差，15万逻辑读/次 ? ? 回到SQL中。...( 此处不讨论业务，只讨论这种数据分布情况下如何优化 )因为针对数据分布不均衡半连接效果比较好。...删除直方图。...收集直方图，会走索引，删除直方图会走hash/笛卡尔积关联.就是得不到半连接 似乎陷入了困境。 设置数据选择性。
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