玩过单反相机的人应该都知道图像直方图（Image Histogram），简单点说，它通过计算每个色阶在总像素中所占的比例来反映图像的曝光情况。我并不打算详细解释专业名词，有兴趣的读者可以查阅文章结尾处的参考链接，那里有通俗易懂的解释：
正如点特征表示法所示，表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法。虽然计算非常快速容易，但是无法获得太多信息，因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征。然而大部分场景中包含许多特征点，这些特征点有相同的或者非常相近的特征值，因此采用点特征表示法，其直接结果就减少了全局的特征信息。那么三维特征描述子中一位成员：点特征直方图(Point Feature Histograms)，我们简称为PFH，从PCL实现的角度讨论其实施细节。PFH特征不仅与坐标轴三维数据有关，同时还与表面法线有关。
ＭySQL 的InnoDB引擎会维护着用户表每个索引的统计信息，来帮助查询优化器选择最优的执行计划，详细的来说，key的分布情况能决定多表join的顺序，也能够决定查询使用哪一个索引。这些统计信息可以由专门的后台线程刷新，也可以由用户也可以显示的调用Analyze table的命令来刷新统计信息，本文基于最新的 MySQL 8.0 来具体分析一下刷新统计信息的具体实现。
Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。
来源：www.cnblogs.com/cjsblog/p/9476813.html
前段时间笔者推送了一条 google 官方机器学习速成课程的链接（https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/?hl=zh-
本文介绍了一种基于阈值的分割方法，通过计算相邻像素的相似度来将图像分割成多个区域。主要步骤包括：定义一个初始阈值，计算每个像素与其相邻像素的相似度，根据相似度更新阈值，并重复此过程直到所有像素都被归为一类。实验结果表明，该方法能够快速准确地分割出图像中的目标物体，同时保持图像的细节信息，具有较好的应用前景。
Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
作者：张京 来源：见文末 为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种，Java, PHP都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用Python语言？ 数据分析只是一个需求，理论上来讲，任何语言都可以满足任何需求，只是麻烦与简易之别。Python这门语言诞生也相当之早，它的第一个版本是26年前发表的，曾经（或者说当前）也被用于web开发，但是就流行程度来说，远远干不过Java和PHP。东方不亮西方亮，在与Java干仗失败的这20几年时光里，
首先，第一神器是Jupyter。如果你是第一次使用，可能搞不清楚它的开发者做这么个鬼东西出来干什么，说它是博客系统也不像，说它是web服务器也不像，但它就是有用。
上期我们一起揭开了图像处理中的卷积操作的疑惑， 机器视觉算法(第12期)----图像处理中的卷积操作真的是在做卷积吗？ 今天，我们一起看下直方图处理中的两大神器：直方图均衡与直方图匹配。
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。
之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示，这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT与HOG中均有应用。最常见的图像直方图一般都是图像像素值统计直方图。通常我们把每个直方图的单元叫做BIN，对RGB图像来说像素的取值范围为0~255之间，BIN的个数是对取值范围的间隔区分，可以为32、64、128、256。OpenCV中提供了几个非常有用的直方图操作函数，实现了直方图统计计算、到直方图均衡化
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。如下图所示
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
自2012年起，一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位，吸引了大批远渡重洋到达硅谷，做着“数据梦”的留学生们。
默认情况下，数据库会为列收集基本统计信息，但不会收集直方图信息。Oracle通过指定DBMS_STATS的METHOD_OPT参数来创建直方图。METHOD_OPT参数可以接受如下的输入值：
比热容（Specific Heat Capacity，符号c），简称比热，亦称比热容量，是热力学中常用的一个物理量，用来表示物质吸热或散热本领。比热容越大，物质的吸热或散热能力越强。它指单位质量的某种物质升高（或下降）单位温度所吸收（或放出）的热量。其国际单位制中的单位是焦耳每千克开尔文[J/( kg· K )]，即令1KG的物质的温度上升1开尔文所需的热量。根据此定理，最基本便可得出以下公式：
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
对于原始对比度较低的图像，我们可以提高对比度来增强图像的辨识度，改善图像的视觉效果，转换为更适合人或者机器处理的形式，去除无用的信息，提高使用价值。典型的比如CT图像增强，去雾去雨，静脉增强等算法。
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
那么什么是直方图？你可以把直方图看作是一种图，它可以让你对图像的灰度分布有一个整体的了解。它是一个在X轴上有像素值（范围从0到255，不一定），在Y轴上有图像中相应像素数的图。
简单来说，直方图就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的有多少个……:
周六日，松懈了，罪过罪过， MYSQL 从8.0开始就开始正式走到开挂数据库得行列，估计8.0铺开后，大部分原先的MYSQL的经验的进行一次洗牌，今天就从MYSQL 的直方图开始。
假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的。 直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。
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。
图像直方图用作数字图像中色调分布的图形表示。它绘制了每个色调值的像素数。通过查看特定图像的直方图，观看者将能够一目了然地判断整个色调分布。
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
图像增强—自适应直方图均衡化（AHE）-限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）
先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种，Java, PHP都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用Python语言？
上一篇文章，我们主要是给大家看了下直方图均衡干了什么事情，并且直接给出了，针对离散型数据的直方图均衡化的公式。
之前写过一篇【opencv】带你再学一遍直方图，里面的内容可以看下图。所以今天还要再再再学一个直方图的API：直方图反投影。
上述直方图概念是基于图像像素值，其实是对图像梯度，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的真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。
数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度，将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素，是图像增强一种很好的且方便的方式。（直方图均衡化的作用是图像增强）
在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。它之所以被称为一维，是因为我们只考虑了一个特征，即像素的灰度灰度值。但在二维直方图中，你要考虑两个特征。通常情况下，它被用于寻找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。
为什么是Python 先来聊聊为什么做数据分析一定要用 Python 或 R 语言。编程语言这么多种， Java , PHP 都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用 Python
直方图到底可以干什么呢？我觉得最明显的作用就是有利于你对这个图像进行分析了，直方图就像我们常用的统计图，只不过直方图统计的是图片的一些特征，例如像素值（这是最常用的了）。
墨墨导读：MySQL 8.0 新功能直方图，继承于Oracle ，MairaDB的实现方式。本文从MySQL角度解释，直方图是什么。
灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度是有必要的。
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