直方图

1直方图 #直方图--增强对比度 def equalHist_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) dst = cv.equalizeHist(gray) cv.imshow("equalHist_demo", dst) def clahe_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=5.0, tileGridSize=(8, 8)) dst = clahe.apply(gray) cv.imshow("clahe_demo", dst) #直方图投影--视频跟踪 2二值化 #二值化 import cv2 as cv import numpy as np def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)#OTSU计算阈值 print("threshold value %s"%ret) cv.imshow("binary",

一、设计一个最小栈 题目要求 ：设计一个支持push，pop，top等操作并且可以在 O ( 1 ) O(1) O ( 1 ) 时间内检索出最小元素的堆栈。 push(x)–将元素x插入栈中 pop()–移除栈顶元素 top()–得到栈顶元素 getMin()–得到栈中最小元素 样例 ： MinStack minStack = new MinStack ( ) ; minStack . push ( - 1 ) ; minStack . push ( 3 ) ; minStack . push ( - 4 ) ; minStack . getMin ( ) ; -- > Returns - 4. minStack . pop ( ) ; minStack . top ( ) ; -- > Returns 3. minStack . getMin ( ) ; -- > Returns - 1. 来源 ：剑指offer 思路 ：主要是完成最后一个功能getMin()–得到栈中最小元素，其他三个功能正常栈中都有。可以用两个栈来完成，一个栈是正常的栈，另一个保存前i个数的最小值。例如原栈 stack<int> s={-1, 3, -4} ，则辅助栈 stack<int> t={-1, -1, -4} 。 当插入 x x x 时， s={-1, 3, -4, x}, t = {-1, -1,

描述性统计分析，主要包括数据的集中趋势、离中趋势和数据分布的测度指标的分析方法，直方图、茎叶图、箱线图等统计图的含义和画法 1.直方图 直方图有以下两种： 频率分布直方图 ：用长方形的面积代表对应组的频数和组距的比 频数分布直方图 ：长方形的高代表对应组的频数 为了画图和看图方便，通常直接用高表示频数，大多数直方图都是频数分布直方图，但严格的统计意义上的直方图都是指频率分布直方图，而且统计意义上的直方图没有纵向刻度。 1.1 Excle画直方图 数据准备如下： 通过【数据】-->>【数据分析】打开以下窗口 选择【直方图】后点击【确定】 按照上图录入相关信息后点击【确定】，可生成下图（频数直方图） 根据下图求出密度尺度 然后左键单击任意一个条形图，再单击右键，在快捷菜单中选择【添加数据系列格式】，然后在【设置数据序列格式】中将【间隙宽度】修改为0 最终生成的直方图如下： 来源： https://www.cnblogs.com/OliverQin/p/12165409.html

为什么使用matplotlib matplotlib是python中一款功能非常强大的绘图组件，可以根据给定的数据绘制出多种不同的形状，比如直方图、条形图、柱状图、散点图等，就像前端的echart那样，可以将分析后的数据使用形状展示出来，通过图形更加直观的展现出数据内在的规律和趋势 matplotlib通常是数据分析的最后一环，通过python其他的工具对数据进行处理之后，再使用matplotlib对数据绘图 总结来说，matplotlib的作用如下 1.能将数据进行可视化,更直观的呈现 2.使数据更加客观、更具说服力 matplotlib环境安装 matplotlib直接可以使用pip命令即可完成安装，但是个人在安装的时候发现非常慢，因此建议使用豆瓣源的镜像地址安装，执行如下几行命令即可 pip install matplotlib - i http : / / pypi . douban . com / simple -- trusted - host pypi . douban . com pip install numpy - i http : / / pypi . douban . com / simple -- trusted - host pypi . douban . com pip install pandas - i http : / / pypi .

这篇简单的文章主要是针对我们老师布置的实验作业做的一些简单总结。不足之处，请指正。 1.实验题目 1.1 直方图均衡化 1.2对数变换 2.实验内容 2.1 直方图均衡化 2.1.1 实验目的 利用图像直方图对对比度进行调整的方法，使得变换后的图像直方图均匀分布，增加了图像的全局对比度，图像也就越清晰，色彩也就越丰富。 2.1.2 实验步骤 n 统计灰度直方图 n 求出对应的概率密度 n 求对应的累积概率 n 求出每个灰度级对应的输出灰度级 n 映射到新的图像 2.1.3 实现代码 import numpy as np #import cv2 from PIL import Image from pylab import * import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] def grayhis(img): a = [0]*256 #存储图像的灰度值像素 sum_all=row*column for i in range(row): for j in range(column): gray = img[i][j] # print(gray) a[gray]+= 1 #计算不同灰度值的频数 # sum_all+=a[gray] #print(a) print("总数为:",sum

一、什么是图像直方图： 直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。 图像直方图是数值数据分布的精确图形表示。 颜色直方图： 颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 灰度直方图（我们使用比较多的）： 简单来说就是统计各个像素值的个数。比如说一幅灰度图中像素值中像素值为88的有多少个，像素值为66的有多少个像素点。 二、为什么要使用直方图： 图像直方图由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。 为什么说直方图计算代价较小？ 例如一个1024x1024的图像，当转换成直方图时会进行其分组，列如分为255组，那么这1024x124个像素会被叠加分到这255组中去，即处理起虽然值变大了，但是像素点变少了，不需要去拆分rgb(hsv除外)三色，不需要单步计算等额外的工作，只需要通过特定的算法对这255组进行计算即可，所以说代价是较小的！ 颜色直方图的意义如下：   ●

前面我们已经学会了如何创建几种不同类型的图。散点图和折线图是对数据集中观测 值直接作图，柱状图和饼状图通常用于对不同类别的数据进行粗略总结。 上述这几种图形有以下两方面的局限性：散点图和折线图表达的信息过多，以至于很 难刻画出重点特征；饼状图和柱状图则丢弃过多信息，因此也难以做出可信判断。 直方图能够展示数值向量的分布特征，并且能够在不丢失太多信息的情况下做出总结， 因此更方便使用。下面的例子将演示如何使用 hist( )生成一个服从正态分布的随机数值 向量的直方图，然后添加正态分布的密度函数曲线，如图 7-23 所示。 random_normal <- rnorm(10000) hist(random_normal) 默认情况下，直方图的 y 轴是数据出现的频数。我们可以验证，这个直方图与由 random_normal 生成的随机向量所代表的标准正态分布非常接近。为了在图上叠加标准 正态分布的概率密度函数曲线 dnorm( )，需要确保直方图的 y 轴表示的是概率，并且曲 线是叠加到该直方图上面的，如图 7-24 所示。 hist(random_normal, probability = TRUE, col = "lightgray") curve(dnorm, add = TRUE, lwd = 2, col = "blue") 图 7-23 图 7-24 现在

OpenCV HOGDescriptor 参数图解 原文链接 一、理论 1、 HOG特征描述子的定义 ： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图， 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 2、本质： Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions ，即 统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。 3、OpenCV中的HOG算法来源： Histograms of Oriented Gradients for Human Detection , CVPR 2005。详细的算法可以参考这个文章。这里是 英文 和 中文 的介绍。 4、 检测窗口Win、块Block、单元格Cell的基本信息 (1)大小： A、检测窗口：WinSize=128*64像素，在图像中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) B、块：BlockSize=16*16像素，在检测窗口中滑动的步长是8像素(水平和垂直都是) C、单元格：CellSize=8*8像素

完整译文请访问 ： http://www.coderdocument.com/docs/prometheus/v2.14/best_practices/histogram_and_summary.html 。 直方图和摘要图是更复杂的指标类型。一个直方图或摘要图不仅会创建大量时间序列，而且正确使用这些指标类型也更加困难。本节将帮助你选择和配置合适的指标类型。 库支持 首先，检查库对 直方图 和 摘要图 的支持。 有些库只支持这两种类型中的一种，或者它们只以有限的方式支持摘要图（如：缺少 分位数计算 ）。 观察计数和总和 直方图和摘要图都会对观察进行采样，典型的有请求持续时间或响应大小。它们跟踪观察值的数量和观察值的总和，这样就可以计算观察值的平均值。注意，观察值的数量（在Prometheus中显示为带有 _count 后缀的时间序列）本质上是一个计数器（如上所述，它只会增加）。观察值的和（以带有 _sum 后缀的时间序列的形式出现）也类似计数器，只是没有负数观察值即可。显然，请求持续时间或响应大小不可能为负数。然而，原则上，你可以使用摘要图和直方图来观察负数值（例如，摄氏温度）。在这种情况下，观察值的总和可能减小，因此不能再对其应用 rate() 函数。 要从名为 http_request_duration_seconds 的直方图或摘要图中计算过去5分钟内的平均请求持续时间

原文: 性能调优4：统计信息 SQL Server优化器基于开销（Cost）评估执行计划，选择开销最小的作为“最优化”的执行计划。计算开销的根据是索引及其统计信息，因此，索引和统计数据是非常重要的。查询优化器（Query Optimizer）使用统计信息对查询的开销进行评估（Estimate），选择开销最小的查询计划，作为最终的、“最优的”的执行计划。SQL Server自动为索引列或查询的数据列创建统计信息，统计信息包括三部分：头部（Header），密度向量（Density Vector） 和 分布直方图（Distribution Histogram）。 统计信息是数据分布的反馈，SQL Server根据数据更新的数量和特定的规则自动更新统计信息，一般情况下，表的数据量越大，SQL Server更新统计信息需要的数据更新量越大，随着数据的更新，有些表的数据不会及时更新，以至于统计信息过时，不能真实反映数据的分布情况，用户可以通过命令手动更新统计信息，但是更新统计信息需要扫描数据表，这可能是一个非常耗时的IO密集型操作，用户需要权衡性能的提升和资源的消耗。 一，查看统计信息 统计信息不是实时更新的，如果统计信息过期，查询优化器（Query optimizer）可能不能生成高质量的查询计划，必须有必要的调度程序，自动更新统计数据。数据库管理员（DBA）可以使用DBCC SHOW