关于直方图规范化的C++编程实现_2015_7_24

November 30
关于直方图规范化的C++编程实现_2015_7_24
直方图规范化原理简介 07.24.0代码版本 1.直方图的规范化 直方图的规范化主要完成的任务是提高图像的对比度,实现过程主要如下,将灰度图像的的直方图计算出来,然后通过将不均匀的直方图进行拉伸(即对原图像中的灰度图进行调整)使得整个直方图灰度分布较为平均,这样得到的图像的对比度较高.是预处理阶段较为常见的而有效的图像处理手段. 最简单的直方图是线性变换通过对密集区域的拉伸实现灰度的平均分布.但有时难以达到理想的效果,所以一种改进的的方法可以对原图像的灰度直方图进行分段,分为拉伸端和压缩段已达到

画数组的直方图

November 30
画数组的直方图
画数组的直方图 int main() { //画出数组的直方图 int density[] = {21,13,7,4,4,2,38,2,25,2};//,2,3,2,3,3,3,3,3,2,2,2,1,1,0,0,1,1,3,3,2,2,2,1,1,0,0,1,1,3,3 Mat histImg; histImg.create( 100,160,CV_8UC1); histImg.setTo(0); for ( int i = 0; i < 10; i++ ) { double tmpCount

tensorboard查看分布直方图之坑

November 30
tensorboard查看分布直方图之坑
代码: import tensorflow as tf #a = tf.get_variable("a",shape=[2,2]) a1=tf.get_variable("a1",shape=[100000]) #c = tf.assign_add(a,[[1,1],[1,1]]) c1 = tf.assign_add(a1,tf.ones(100000)) c2=tf.assign(a1,tf.ones(100000)) #d = tf.summary.histo

tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用——直方图(histogram,distributions)的使用

November 30
tensorflow的可视化工具Tensorboard的使用——直方图(histogram,distributions)的使用
今天学习tensorboard中直方图的使用.首先了解下直方图的含义: GB/T3358.1-2009对"直方图"的定义是:频数分布的一种图形表示,由一些相邻的长方形组成,每个长方形的底宽等于组距,面积与组的频数成比例. 也就是说,直方图是表示频次分布情况的一种图像,在tensorboard中,用直方图显示张量,主要就是显示张量中每个值的出现频次. 一.代码添加 首先在层的应用函数中加入数据采集代码. def get_output(self, inputs, is_training=T

使用emguCV/C# opencv绘制自定义直方图

November 30
使用emguCV/C# opencv绘制自定义直方图
前言 自定义直方图绘制方法 求直方图的均值 实验效果图 前言 新手不要着急,认真学习一天是可以搞定直方图概念及内容的. 本文参考网页: http://www.dotblogs.com.tw/v6610688/archive/2014/02/06/emgucv_draw_histogram_color_histogram.aspx 现在网上可以查到的都是opencv及emguCV2.4版本的直方图程序,对于emguCV3.0改动还是挺大的.很多函数已经没有了.所以写了这个下面是自己的代码. 使用V

matplotlib+numpy绘制二维条形直方图

November 30
matplotlib+numpy绘制二维条形直方图
代码源于: Python数据分析与挖掘实战 随机生成有1000个元素的服从正态分布的数组,分成10组绘制直方图 #-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt improt numpy as np x = np.random.randn(1000) #1000个服从正态分布的随机数 plt.hist(x, 10) #分成10组进行绘制直方图 plt.show()  

八、matplotlib系列---pyplot直方图的绘制

November 30
八、matplotlib系列---pyplot直方图的绘制
matplotlib系列-pyplot直方图的绘制 pyplot使用plt.hist()来绘制直方图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0) mu,sigma=100,20 #标准差,方差 a = np.random.normal(mu,sigma,size=100) plt.hist(a,20,normed=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0

matplotlib —— 绘制条形图,直方图,散点图和饼图

November 30
matplotlib —— 绘制条形图,直方图,散点图和饼图
# -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 plt.figure(1) # 创建第一个画板 # 绘制条形图 plt.subplot(221) # 分成2*2,占用第一个,即第一行第一列的子图 plt.bar([1,3,5

Python Matplotlib实现三维/四维数据的柱状图绘制

November 30
Python Matplotlib实现三维/四维数据的柱状图绘制
Python Matplotlib实现三维/四维数据的柱状图绘制 一.背景 最近查阅多维信息展示时,大致了解到三维信息可以用Matplotlib中的三维图像展示部分来实现,可是当涉及到三维以上的数据展示时,可采用雷达图来展示.雷达图可以展示多维信息.如下图所示: 那么三维的柱形图,顶多可以展示X,Y,Z的信息,但是,在上一篇三维散点图的绘制的文章中提到其中的Color这个可以不仅仅局限于字符串,可以用变量来代替,因此颜色的冷到暖的色调变化过程是否可以做为一个新的维度的衡量标准呢?! 二.效果演示

Python绘制频率分布直方图

November 30
Python绘制频率分布直方图
Python绘制频率分布直方图 项目中在前期经常要看下数据的分布情况,这对于探究数据规律非常有用.概率分布表示样本数据的模样,长的好不好看如果有图像展示出来就非常完美了,使用Python绘制频率分布直方图非常简洁,因为用的频次非常高,这里记录下来.还是Python大法好,代码简洁不拖沓~ 如果数据取值的范围跨度不大,可以使用等宽区间来展示直方图,这也是最常见的一种:如果数据取值范围比较野,也可以自定义区间端点,绘制图像,下面分两种情况展示 1. 区间长度相同绘制直方图 #-*- encoding

R语言绘制双坐标图直方图与折线的结合

November 30
R语言绘制双坐标图直方图与折线的结合
par(mar = c(5, 5, 3, 4)+0.1) #似乎是设置图片位置 bar<-barplot(gu[1:22,6],xlim=c(0.5,26),ylim=c(0,200000),ylab="交易量", col="blue",col.axis="blue",col.lab="blue") mtext(c(1:22),side=1,line=1,at=bar,cex=0.8,col="black&qu

Unable to load native-hadoop library for your platform

November 30
Unable to load native-hadoop library for your platform
安装hadoop启动之后总有警告:Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable原因:Apache提供的hadoop本地库是32位的,而在64位的服务器上就会有问题,因此需要自己编译64位的版本.1.首先找到对应自己hadoop版本的64位的lib包,可以自己手动去编译,但比较麻烦,也可以去网上找,好多都有已经编译好了的.2.可以去网站:ht

Spark记录-spark报错Unable to load native-hadoop library for your platform

November 30
Spark记录-spark报错Unable to load native-hadoop library for your platform
Spark记录-spark报错Unable to load native-hadoop library for your platform 解决方案一: #cp $HADOOP_HOME/lib/native/libhadoop.so  $JAVA_HOME/jre/lib/amd64 #源码编译snappy---./configure  make & make install #cp libsnappy.so $JAVA_HOME/jre/lib/amd64 主要是jre目录下缺少了libha

错误Unable to load native-hadoop library for your platform...

November 30
错误Unable to load native-hadoop library for your platform...
出现这种问题,第一时间最好google,最好不好百度(浪费时间) 官方解析 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/NativeLibraries.html   确定${HADOOP_HOME}/lib/native 的libhadoop.so.1.0.0是否是符合你的平台 file ${HADOOP_HOME}/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 linux@ubun

颜色直方图实现彩色图象分割

November 30
颜色直方图实现彩色图象分割
颜色直方图实现彩色图象分割 opencv 颜色直方图彩色图像直方图均衡化及颜色直方图显示 opencv实现 完整代码及详细注释 基于opencv和c++的图像处理:直方图匹配OpenCV直方图简单例子颜色直方图的计算.显示.处理.对比及反向投影(How to Use Histogram? Calculate, Show, Process, Compare and BackProject) 一:原理概述[转] 二:[颜色直方图opencv实现] 方法参见 [转]OpenCV灰色直方图 (1)ope

【OpenCV3图像处理】图像特征点检测

November 30
【OpenCV3图像处理】图像特征点检测
#特征点: 图像的特征点是指图像中具有鲜明特性并能够有效反映图像本质特征能够标识图像中目标物体的点. 图像特征点 在基于特征点的图像匹配算法中有着十分重要的作用.图像特征点能够反映图像本质特征,能够标识图像中目标物体.通过特征点的匹配能够完成图像的匹配.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用. ##opencv中特征点提取和匹配步骤: ####提取特征点 ####生成特征点的描述子 ####特征点匹配 ##opencv对应类: ####图像特征点的提取 - FeatureDet

直方图及均衡化作用

November 30
直方图及均衡化作用
1.直方图   直方图表达的信息是每种亮度的像素点的个数,直方图用少量的数据表达图像的灰度统计特征.灰度级别在范围[0, L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数,图像的灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况,反映数字图像中每一灰 度级与其出现频率间的关系,但它能描述该图像的概貌. 2.直方图均衡化的作用   直方图均衡化是将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法,这样增加了像素灰度值的 动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.直方图均衡化不改变灰度出现的次数,改变的是

OPENCV HS算法源码

November 30
OPENCV HS算法源码
#include "_cv.h" #define CONV( A, B, C) ( (float)( A + (B<<1) + C ) ) typedef struct { float xx; float xy; float yy; float xt; float yt; float alpha; /* alpha = 1 / ( 1/lambda + xx + yy ) */ } icvDerProductEx; /*F//////////////////////////

未定义的标识符cvQueryHistValue_1D

November 30
未定义的标识符cvQueryHistValue_1D
解决办法:在程序中加入下面这段代码即可 #define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) \ ((float)cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0)))  

OpenCV入门(十九)--直方图用法

November 30
OpenCV入门(十九)--直方图用法
直方图就是对数据进行统计,将统计值组织到一个事先定义好的bin中,bin中的数值是从数据中计算出来的特征统计量,这些数据可以是诸如阶梯方向,色彩或其他特征.无论如何,直方图获得的是数据分布的统计图.通常直方图的维数要低于原始数据. 直方图的基本数据结构 CvHistogram 多维直方图 typedef struct CvHistogram { int type; CvArr* bins; float thresh[CV_MAX_DIM][2]; /* for uniform histogram