Python灰度图像转换及直方图问题 [问题点数:40分,结帖人u010735814]

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红花 2016年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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python3 画灰度直方图
  import numpy as np import sys import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def calcGrayHist(image): rows, cols = image.shape grayHist = np.zeros([256], np.uint64) for r in range(rows): ...
【python图像处理】python绘制灰度直方图
<em>灰度</em><em>直方图</em>在数据统计分析、<em>图像</em>处理中有着比较广泛的应用,下面就介绍一下如何使用python来绘制<em>灰度</em><em>直方图</em>。
OpenCV-Python——第18.1章:图像直方图的计算、绘制与分析
目录 0 原理      1 统计<em>直方图</em>      2 绘制<em>直方图</em>      3 使用掩膜 0 原理 什么是<em>直方图</em>呢?通过<em>直方图</em>你可以对整幅<em>图像</em>的<em>灰度</em>分布有一个整体的了解。<em>直方图</em>的 x 轴是<em>灰度</em>值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个<em>灰度</em>值的点的数目。 <em>直方图</em>其实就是对<em>图像</em>的另一种解释。一下图为例,通过<em>直方图</em>我们可以对<em>图像</em>的对比度,亮度,<em>灰度</em>分布等有一个直观的认识。几乎所有的<em>图像</em>...
(非直接利用函数)python绘制灰度图像直方图及其均衡化
由于学习的需要,利用python和opencv实现简单的<em>灰度</em>图<em>直方图</em>绘制及其均衡化 。代码如下import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #画<em>直方图</em> def zhifangtu(image): a = [0]*256 #创建储存像素数的一维数组 w = image....
python3+opencv 利用灰度直方图来判断图片的亮暗情况
1.如何让计算机自动判断一张图是否偏暗?或是判断一张图是否是处于夜晚?我们可以先把图片<em>转换</em>为<em>灰度</em>图,然后根据<em>灰度</em>值的分布来判断,如:我们可以从上图看到,晚上的图片的<em>灰度</em>值是集中在前段的,如0~30多左右,我们再看一张比较明亮的图片:明亮的图片的<em>灰度</em><em>直方图</em>是比较靠后的.因此要判断图片的亮暗,只需要统计偏暗的像素个数,再除以图片像素的总个数,得到百分比p即可,至于p大于多少即判断为暗,则可以由你自己设...
histeq的原理和用法
参考文档:Image Processing Toolbox™ 6 User’s Guide 如果<em>图像</em>的对比度太差,常用的方法就是<em>灰度</em><em>直方图</em>均衡化。在matlab中,能达到这个目的的函数就是histeq.那么<em>直方图</em>均衡化的原理是什么呢?下面就主要讲解一下: histeq的原理: [MN]=size(H); [counts,x]=imhist(H);%H是读取的<em>图像</em>,i...
(自己编写函数)Python+opencv 计算并绘制灰度图和彩色图的直方图并进行均衡化操作
一幅<em>图像</em>由不同<em>灰度</em>值的像素组成,<em>图像</em>中<em>灰度</em>的分布情况是该<em>图像</em>的一个重要特征。<em>图像</em>的<em>灰度</em><em>直方图</em>就描述了<em>图像</em>中<em>灰度</em>分布情况,能够很直观的展示出<em>图像</em>中各个<em>灰度</em>级所占的多少。 <em>图像</em>的<em>灰度</em><em>直方图</em>是<em>灰度</em>级的函数,描述的是<em>图像</em>中具有该<em>灰度</em>级的像素的个数:其中,横坐标是<em>灰度</em>级,纵坐标是该<em>灰度</em>级出现的频率。打个比方就是 这张图中属于255这个<em>灰度</em>级,那么整张图片中255出现的次数就是255出现的频率、 ...
Python OpenCV学习笔记之:灰度图像直方图计算
  # -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; <em>图像</em>的<em>直方图</em>计算 &quot;&quot;&quot; import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread(&quot;../../../../datas/images/fish.jpg&quot;,0) hist = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256]) p...
图像直方图直方图均衡化
<em>图像</em><em>直方图</em>与<em>直方图</em>均衡化 <em>图像</em><em>直方图</em>以及<em>灰度</em>与彩色<em>图像</em>的<em>直方图</em>均衡化 <em>图像</em><em>直方图</em>: 概述: <em>图像</em>的<em>直方图</em>用来表征该<em>图像</em>像素值的分布情况。用一定数目的小区间(bin)来指定表征像素值的范围,每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。 <em>图像</em><em>直方图</em>图形化显示不同的像素值在不同的强度值上的出现频率,对于<em>灰度</em><em>图像</em>来说强度范围为...
python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结
在处理<em>图像</em>的时候经常是读取图片以后把图片<em>转换</em>为<em>灰度</em>图。作为一个刚入坑的小白,我在这篇博客记录了四种处理的方法。首先导入包:import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片<em>转换</em>为<em>灰度</em>图: img = cv2.imread(imgfile, cv2....
python 【不调用函数】灰度直方图均衡化算法
在不调用某个算法库里面的函数的前提下,<em>Python</em>怎么实现<em>灰度</em><em>直方图</em>均衡化算法? 同时应用该算法在图片上,显示对比与原图的差别 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/25/1543115263_305536.jpg)
Python学习笔记】四、映射(Mapping)
• 通过名字来引用值得数据结构称为映射字典(Dict)•   字典是键值对(key-value pair)的无序可变集合。(1)字典的操作①字典的创建• 字典中的每个元素包含两部分:键和值。• 键和值用冒号分隔,元素间用逗号分隔,所有元素放在一对大括号中。d = {key1 : value1, key2 : value2 }• 字典中的键为任意不可变对象,比如整数、实数、复数、字符串、元组等。• ...
用python简单处理图片(5):图像直方图
我们先来看两个函数reshape和flatten: 假设我们先生成一个一维数组: vec=np.arange(15) print vec 显示为: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 如果我们要把这个一维数组,变成一个3*5二维矩阵,我们可以使用reshape来实现 mat= vec.reshape(3,5) p...
OpenCV Python教程(3、直方图的计算与显示)
转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV <em>Python</em>来计算<em>直方图</em>,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制<em>直方图</em> <em>直方图</em>的背景知识、用途什么的就直接略过去了。这里直接介绍方法。 计算并显示<em>直方图</em> 与C++中一样,在<em>Python</em>中调用的OpenCV<em>直方图</em>计算函数为cv2.calcHist。 cv2.calcHist的原型为: cv2.calc
python实现灰度直方图均衡化
使用python语言实现的<em>灰度</em>图的<em>直方图</em>均衡化!!!!!!
Python 显示图像直方图
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5096790.html http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666 reshape和flatten函数 # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor <em>Python</em> version 3.5 This is a temp
OpenCV+python:直方图的概念及绘制(Histogram)
1,<em>直方图</em>的概念 <em>图像</em><em>直方图</em>是反映一个<em>图像</em>像素分布的统计表,其实横坐标代表了<em>图像</em>像素的种类,可以是<em>灰度</em>的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在<em>图像</em>中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。<em>图像</em>是由像素构成,因为反映像素分布的<em>直方图</em>往往可以作为<em>图像</em>一个很重要的特征。 <em>图像</em><em>灰度</em><em>直方图</em>: 一幅<em>图像</em>由不同<em>灰度</em>值的像素组成,<em>图像</em>中<em>灰度</em>的分布情况是该<em>图像</em>的一个重要特征。<em>图像</em>的<em>灰度</em><em>直方图</em>就描述了<em>图像</em>中<em>灰度</em>分...
使用python实现图像的简单变换,如灰度变换、直方图均衡化、高斯滤波变换
1. <em>灰度</em>变换 1.1 原理 当一幅rgb<em>图像</em>每一个点的三个彩色分量的值都相等,即R=G=B。我们就可以用其中一维来表示这个图片,因为三个分量都相等。这一个过程就叫做“<em>灰度</em>化”,<em>灰度</em>化以后得到的图片矩阵会从3维降至2维,这张图片看起来也是黑白的。 1.2 Numpy Numpy是非常有名的<em>Python</em>科学计算工具包,其中包含了大量有用的思想,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、<em>图像</em>等)以及线性代数函...
从ROOT的histgraph中读取直方图转成txt格式
#include &lt;iostream&gt; #include &lt;fstream&gt; using namespace std; void root2txt(const char *rootfilename,const char *txtfilename) { TFile *file = new TFile(rootfilename,"READ");//"RECREATE" "...
python opencv 绘制直方图统计及画图方法
python opencv 绘制颜色<em>直方图</em>(曲线)的方法 python 中绘制颜色<em>直方图</em>的方法很多,查看网友资料后在这自己做个总结 matplotlib.pyplot.hist( ) 来源:matplotlib api解释 x:(n,) array or sequence of (n,) arrays 指定要绘制<em>直方图</em>的数据,必须是一维数组.使用.ravel()将你的通道值转为一维数组 bins...
python图像处理:直方图
<em>灰度</em>图<em>直方图</em>调用matplotlib.pyplot库进行绘图,其中的hist函数可直接绘制<em>直方图</em>。
图像转为灰度直方图+直方图均衡化处理图像
1,<em>图像</em>转化为<em>灰度</em><em>直方图</em> I=imread('lena.jpg'); I=rgb2gray(I); subplot(121),imshow(I) subplot(122),imhist(I) 2,<em>直方图</em>均衡化处理图形 I=imread('lena.jpg'); I=rgb2gray(I); J=histeq(I); subplot(211),imshow(I) su
python 图像处理之将图片转换为txt
cv2 【参看:https://blog.csdn.net/jqw11/article/details/73826014】 安装方法:命令行输入: pip3 install opencv-python import cv2 image = cv2.imread('E:/young.jpg') print(image) print(type(image)) print(image.s...
深度学习中用到的几种图像操作
视频抽取图片 如何从视频文件中分解出一张张独立的图片? 视频其实就是一张张的图片,利用opencv库可以很容易的从视频文件中抽离出<em>图像</em>文件来,下面我们就看一段示例代码是如何从视频文件中抽取出多张图片的。 例子: import cv2 cap = cv2.VideoCaptu...
python 计算并绘制灰度直方图
其<em>灰度</em><em>直方图</em>为: 其<em>灰度</em><em>直方图</em>为: 代码如下: def calHistogram(img): if(len(img.shape) != 2): print(&amp;quot;img size error&amp;quot;) return None histogram = {} for i1 in range(img.shape[0]): for i2 in
matplotlib 绘制一个灰度直方图
matplotlib 绘制一个<em>灰度</em><em>直方图</em>
直方图均衡化
如果一副<em>图像</em>的像素占有很多的<em>灰度</em>级而且分布均匀,那么这样的<em>图像</em>往往有高对比度和多变的<em>灰度</em>色调。<em>直方图</em>均衡化就是一种能仅靠输入<em>图像</em><em>直方图</em>信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对<em>图像</em>中像素个数多的<em>灰度</em>级进行展宽,而对<em>图像</em>中像素个数少的<em>灰度</em>进行压缩,从而扩展像原取值的动态范围,提高了对比度和<em>灰度</em>色调的变化,使<em>图像</em>更加清晰。上面的文字来自百度如下将展示如何使用<em>Python</em>实现: 一共两个文件。
python opencv将图片转为灰度
使用opencv将图片转为<em>灰度</em>图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为<em>灰度</em>图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为<em>灰度</em>图。 将彩色图转为<em>灰度</em>图 import cv2 import numpy as np if __name__ == &quot;__main__&quot;: img_path = &quot;timg.jpg&quot; img = cv2.imread(img_path) #获取...
python+opencv+图像特效(图像灰度处理、颜色翻转、图片融合,边缘检测,浮雕效果,颜色映射)
原图<em>图像</em><em>灰度</em>处理#方式1 import cv2 #读取彩色原图 img0=cv2.imread('E:/python_cv/01.jpg',1) #读取<em>灰度</em>图 img1=cv2.imread('E:/python_cv/01.jpg',0) print(img0.shape) print(img1.shape) cv2.imshow('gary',img1) cv2.waitKey(0)#方式2 ...
图像处理篇-python将图像转换灰度图像
操作系统ubuntu16.04 python版本:3.6.3 import cv2 from PIL import Image import numpy as np imagepath=r'./head.jpg' image = cv2.imread(imagepath) #gray=cv2.cvtColor(image,cv2,COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("I...
基于python的图像格式转换(将RGB图像转换灰度图像
1.将RGB<em>图像</em><em>转换</em>为<em>灰度</em><em>图像</em>: from PIL import Image I = Image.open('F:\\pycharm\\picture_format\\data\\lena.jpg') I.show() L = I.convert('L') L.show() 输出<em>图像</em>结果图为: 2.将RGB<em>图像</em><em>转换</em>为1模式<em>图像</em>: from PIL import Imag
python opencv入门 直方图计算、绘制、分析(22)
内容来自OpenCV-<em>Python</em> Tutorials 自己翻译整理目标: 使用opencv或numpy或Matplotlib函数绘制<em>直方图</em> 学习函数cv2.calcHist(),np.histogram()原理: 通过<em>直方图</em>可以对<em>图像</em><em>灰度</em>分布有一个整体了解,x轴上是<em>灰度</em>值(0到255),y轴是图片中该<em>灰度</em>值的像素点的数目。 通过<em>图像</em>可以对图片对比度、亮度、<em>灰度</em>分布有一个直观的认识,如下图:
Python-Opencv中的图像直方图
<em>Python</em>-Opencv中的<em>图像</em><em>直方图</em> <em>直方图</em>(histogram) 简单<em>直方图</em> hist函数 matplotlib.pyplot.hist( x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=u'bar', align=u'mid', orientatio...
OpenCV中如何是颜色加深
有一幅图片是一份文件,我想让红色的文字更红,黑色的文字更黑,白色背景更白,请问应该怎么做呢? 我的OpenCV版本是2.1的,用的C++语言
python实现灰度图像转换
from PIL import Image import numpy as np a=np.array(Image.open(r"C:\Users\23263\Desktop\2\1.jpg").convert('L')) b=255-a im=Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save(r"C:\Users\23263\Desktop\2\2.jpg"...
Python开发】python PIL读取图像转换灰度图及另存为其它格式(也可批量改格式)...
例如有一幅图,文件名为“a.jpg’. 读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片<em>转换</em>成<em>灰度</em>图 :im1 = im.convert('L') 所以 打开图片并<em>转换</em>成<em>灰度</em>图的方法是:...
12bit灰度图像映射到8bit显示及python 实现
<em>图像</em>显示和打印面临的一个<em>问题</em>是:<em>图像</em>的亮度和对比度能否充分突出关键部分。这里所指的“关键部分”在 CT 里的例子有软组织、骨头、脑组织、肺、腹部等等。 技术<em>问题</em>1、显示器往往只有 8-bit, 而数据有 12- 至 16-bits。 2、如果将数据的 min 和 max 间 (dynamic range) 的之间<em>转换</em>到 8-bit
对比度增强的python实现
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calcGrayHist(image): rows,cols=image.shape grayHist=np.zeros([256],np.float64) for r in range(rows): for c in rang...
【python图像处理】彩色映射(续篇)
在续篇中我们将进一步向大家介绍如何生成自定义colormap。
数字图像处理之灰度直方图的拉伸与均衡化
实现<em>灰度</em><em>直方图</em>的拉伸和均衡化 能直观的显示两种情况的<em>灰度</em><em>直方图</em>
Python3+OpenCV3+matplotlib】绘制图形某部分的灰度直方图
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('D:/test/007.jpg', 0) mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) mask[0:400,100:290] = 255 hist = cv2.calcHist([img], [0],...
Python下opencv使用笔记(九)(图像直方图
(一)<em>图像</em><em>直方图</em><em>图像</em>的构成是有像素点构成的,每个像素点的值代表着该点的颜色(<em>灰度</em>图或者彩色图)。所谓<em>直方图</em>就是对<em>图像</em>的中的这些像素点的值进行统计,得到一个统一的整体的<em>灰度</em>概念。<em>直方图</em>的好处就在于可以清晰了解<em>图像</em>的整体<em>灰度</em>分布,这对于后面依据<em>直方图</em>处理<em>图像</em>来说至关重要。一般情况下<em>直方图</em>都是<em>灰度</em><em>图像</em>,<em>直方图</em>x轴是<em>灰度</em>值(一般0~255),y轴就是<em>图像</em>中每一个<em>灰度</em>级对应的像素点的个数。那么如何获得<em>图像</em>的直
OpenCV python 彩色图像直方图规定化
首先是opencv在<em>图像</em>处理方面的基础应用,彩色<em>图像</em>的相关知识和技术以及<em>直方图</em>的均衡化和规定化的原理是必须提前掌握,这些我就不做过多的介绍了。 本次实验也是基于python下完成的。 老师要求的是在hsv模型里对<em>直方图</em>进行规定化,所以如果你是在rgb模型下进行<em>直方图</em>规定化,只需要将rgb和hsv互相转化的部分删除即可,重点并不是这里。 import cv2 import numpy as n...
python数字图像处理(9):直方图与均衡化
在<em>图像</em>处理中,<em>直方图</em>是非常重要,也是非常有用的一个处理要素。 在skimage库中对<em>直方图</em>的处理,是放在exposure这个模块中。 1、计算<em>直方图</em> 函数:skimage.exposure.histogram(image, nbins=256) 在numpy包中,也提供了一个计算<em>直方图</em>的函数histogram(),两者大同小义。 返回一个tuple(hist, bins_center),...
opencv-python 绘制图像直方图直方图均衡化
1. 绘制<em>图像</em>的<em>直方图</em>   下面的程序给出了如何绘制一幅<em>图像</em>整体的<em>直方图</em>和每个通道的<em>直方图</em> #-*- coding:utf-8 -*- import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def whole_hist(image): ''' 绘制整幅<em>图像</em>的<em>直方图</em> ''' plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256...
【python图像处理】彩色映射
在<em>图像</em>处理,尤其是医学<em>图像</em>处理的过程中,我们经常会遇到将<em>灰度</em>图映射成彩色图的情形,如将<em>灰度</em>图根据<em>灰度</em>的高低映射成彩虹色图。这个过程我们通常将之称为伪彩映射,伪彩映射的关键在于找到合适的彩色映射表,即colormap,也称color bar。 前段时间做了一个涉及到伪彩映射的项目,在找colormap的过程中,我发现<em>Python</em>的matplotlib模块中内嵌了一大批常用的colormaps,使用
一起学opencv-python十二(图像直方图
如何画<em>图像</em><em>直方图</em> https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_histograms/py_histogram_begins/py_histogram_begins.html#histograms-getting-started 和https://www.bilibili.c...
Python图像处理】图片读取/提取直方图
PIL(Pillow)模块对图片进行简单操作以及matplotlib绘制<em>图像</em><em>直方图</em>环境:MacOS + <em>Python</em>2.71. 模块介绍 PIL(Pillow) PIL(<em>Python</em> Imaging Library)库,<em>Python</em>平台的<em>图像</em>处理标准库,但这个库现在已经停止更新了,所以使用Pillow, 它是由PIL fork而来的库。 安装方式(homebrew),在terminal输入 br
Python图像处理(5):直方图
快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/欢迎转载,但请保留作者信息<em>直方图</em>的计算采用OpenCV的calcHist完成。OpenCV的C++接口中calcHist有三种形式://! computes the joint dense histogram for a set of images. CV_EXPORTS void calcHist( const Mat* im
openCV—Python(8)—— 图像直方图及其直方图均衡化
一、函数简介1、calcHist—计算<em>图像</em><em>直方图</em>函数原型:calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None)images:<em>图像</em>矩阵,例如:[image]channels:通道数,例如:0mask:掩膜,一般为:NonehistSize:<em>直方图</em>大小,一般等于<em>灰度</em>级数ranges:横轴范围2、equ
如何绘制、计算直方图(基于python-opencv)
今天学习了一下如何在python-opencv下对<em>直方图</em>进行操作: 1 <em>直方图</em>的计算、绘制<em>直方图</em> 1.1 <em>直方图</em>的计算 主要用到的几个函数有cv2.calcHist(),np.histogram() <em>直方图</em>的原理很简单,它的X轴是<em>灰度</em>值(0到255),y轴是图片中具有同一个<em>灰度</em>值的数目。<em>直方图</em>就是对<em>图像</em>的<em>灰度</em>分布进行一个统计。 所有的例子以这种图片为例: 统计<em>图像</em>的<em>直方图</em>的两种方法:
python中opencv图像处理实验(二)---直方图均衡
本次主要内容是<em>直方图</em>均衡化。主要分为三部分,<em>灰度</em><em>图像</em>的归一化<em>直方图</em>、<em>灰度</em><em>图像</em><em>直方图</em>均衡处理和彩色<em>图像</em><em>直方图</em>均衡处理。<em>直方图</em>均衡化处理:是<em>图像</em>处理领域中利用<em>图像</em><em>直方图</em>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<em>直方图</em>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,<em>直方图</em>均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。总结就是是把原始<em>图像</em>的<em>灰度</em><em>直方图</em>从比较集中的某个<em>灰度</em>区间变成在全...
python+opencv直方图均衡化
前言 <em>直方图</em>均衡化的三种情况,分别是: - <em>灰度</em><em>图像</em><em>直方图</em>均衡化 - 彩色<em>图像</em><em>直方图</em>均衡化 - YUV <em>直方图</em>均衡化 插入原图: <em>灰度</em><em>图像</em><em>直方图</em>均衡化 对<em>直方图</em>均衡化主要使用opencv提供的一个equalizeHist()方法. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(&quot;image0.jp...
Python3与OpenCV3.3 图像处理(十一)--图像直方图
一、什么是<em>图像</em><em>直方图</em> 由于其计算代价较小,且具有<em>图像</em>平移、旋转、缩放不变性等众多优点,广泛地应用于<em>图像</em>处理的各个领域,特别是<em>灰度</em><em>图像</em>的阈值分割、基于颜色的<em>图像</em>检索以及<em>图像</em>分类。 二、应用范围 <em>图像</em>主题内容与背景分离、<em>图像</em>分类、检索等 三、示例 注意:编写代码前需确保 matplotlib 库已安装,如未安装在命令行中输入:pip inst...
直方图均衡化处理图像(python)
对于曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过<em>直方图</em>均衡化来进行处理用来增强局部或整体的对比度。具体思路是通过找出<em>图像</em>中最亮和最暗的像素值将之映射到纯黑和纯白之后再将其他的像数值按某种算法映射到纯黑纯白之间的值。而对于彩图可以将各个颜色通道分开处理然后再合并到一起。 那么首先是单通道的灰阶图的处理: 第一步获得<em>图像</em>的<em>直方图</em>与累积分布函数 imhist, bins = histogram(im
Python图像处理(2):灰度变换,直方图均衡化
本实验主要实现:对<em>图像</em>进行反相处理,将<em>图像</em>像素值变换到100…200区间,对<em>图像</em>像素值求平方后得到<em>图像</em>,对<em>图像</em>进行<em>直方图</em>均衡化处理
python—图像图像的映射
<em>图像</em>中的<em>图像</em> 这次实验的目标是将<em>图像</em>或者<em>图像</em>的一部分放置在另一幅<em>图像</em>中,使得它们能够和制定的区域或者标记物对齐,如下图所示: 在开始之前,先了解以下原理: 1.alpha通道:通道作为<em>图像</em>的组成部分,是与<em>图像</em>的格式密不可分的,<em>图像</em>颜色,格式的不同决定了通道的数量和模式。阿尔法通道是指一张图片的透明和半透明度。例如:一个使用每个像素16比特存储的位图,对于图形中的每一个像素而言,可能以5个比特表示...
[Python图像处理] 十六.图像灰度非线性变换之对数变换、伽马变换
前一篇文章讲解了<em>图像</em><em>灰度</em>化处理及线性变换知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现<em>图像</em><em>灰度</em>操作,本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对<em>图像</em>进行<em>灰度</em>化处理,包括对数变换和伽马变换。本文主要讲解<em>灰度</em>线性变换,基础性知识希望对您有所帮助。 1.<em>图像</em><em>灰度</em>非线性变换:DB=DA×DA/255 2.<em>图像</em><em>灰度</em>对数变换 3.<em>图像</em><em>灰度</em>伽玛变换
如何通过灰度直方图来判断灰度分布范围?
毕设中遇到的<em>问题</em>,求得<em>图像</em>的<em>灰度</em><em>直方图</em>,怎么通过<em>直方图</em>来确定<em>图像</em><em>灰度</em>分布范围的大小?<em>灰度</em>分布是密集,还是稀疏?
Python数据可视化:Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。
介绍      使用<em>Python</em>进行数据分析,数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式,这里从Analytic Vidhya中找到的相关数据,进行一系列图形的展示,从中得到更多的经验。       强烈推荐:Analytic Vidhya<em>Python</em>数据可视化库 Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量的<em>图像</em>。 Seaborn:基于Matplotli
Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理
<em>Python</em> cv2 <em>图像</em>自适应<em>灰度</em><em>直方图</em>均衡化处理 __author__ = 'Administrator' import numpy as np import cv2 ct_img = np.load('G:\Project\MMWHS_2017\dataset\ct_mri_case.tar\ct_mri_case\send1\ct_img.npy') mri_img = np.
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字节跳动视频编解码面经
引言 本文主要是记录一下面试字节跳动的经历。 三四月份投了字节跳动的实习(图形<em>图像</em>岗位),然后hr打电话过来问了一下会不会opengl,c++,shador,当时只会一点c++,其他两个都不会,也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批,因为内推没有具体的岗位,hr又打电话问要不要考虑一下图形<em>图像</em>岗,我说实习投过这个岗位不合适,不会opengl和shador,然后hr就说秋招更看重基础。我当时
开源一个功能完整的SpringBoot项目框架
福利来了,给大家带来一个福利。 最近想了解一下有关Spring Boot的开源项目,看了很多开源的框架,大多是一些demo或者是一个未成形的项目,基本功能都不完整,尤其是用户权限和菜单方面几乎没有完整的。 想到我之前做的框架,里面通用模块有:用户模块,权限模块,菜单模块,功能模块也齐全了,每一个功能都是完整的。 打算把这个框架分享出来,供大家使用和学习。 为什么用框架? 框架可以学习整体
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个<em>问题</em>我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个<em>问题</em>,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
Python——画一棵漂亮的樱花树(不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔)
最近翻到一篇知乎,上面有不少用<em>Python</em>(大多是turtle库)绘制的树图,感觉很漂亮,我整理了一下,挑了一些我觉得不错的代码分享给大家(这些我都测试过,确实可以生成喔~) one 樱花树 动态生成樱花 效果图(这个是动态的): 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch
深深的码丨Java HashMap 透析
HashMap 相关概念 HashTab、HashMap、TreeMap 均以键值对像是存储或操作数据元素。HashTab继承自Dictionary,HashMap、TreeMap继承自AbstractMap,三者均实现Map接口 **HashTab:**同步哈希表,不支持null键或值,因为同步导致性能影响,很少被使用 **HashMap:**应用较多的非同步哈希表,支持null键或值,是键值对...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
linux系列之常用运维命令整理笔录
本博客记录工作中需要的linux运维命令,大学时候开始接触linux,会一些基本操作,可是都没有整理起来,加上是做开发,不做运维,有些命令忘记了,所以现在整理成博客,当然vi,文件操作等就不介绍了,慢慢积累一些其它拓展的命令,博客不定时更新 顺便拉下票,我在参加csdn博客之星竞选,欢迎投票支持,每个QQ或者微信每天都可以投5票,扫二维码即可,http://m234140.nofollow.ax.
Python 基础(一):入门必备知识
目录1 标识符2 关键字3 引号4 编码5 输入输出6 缩进7 多行8 注释9 数据类型10 运算符10.1 常用运算符10.2 运算符优先级 1 标识符 标识符是编程时使用的名字,用于给变量、函数、语句块等命名,<em>Python</em> 中标识符由字母、数字、下划线组成,不能以数字开头,区分大小写。 以下划线开头的标识符有特殊含义,单下划线开头的标识符,如:_xxx ,表示不能直接访问的类属性,需通过类提供
程序员接私活怎样防止做完了不给钱?
首先跟大家说明一点,我们做 IT 类的外包开发,是非标品开发,所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改,而这种需求修改很容易造成扯皮,进而影响到费用支付,甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么,怎么保证自己的薪酬安全呢? 我们在开工前,一定要做好一些证据方面的准备(也就是“讨薪”的理论依据),这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发
网页实现一个简单的音乐播放器(大佬别看。(⊙﹏⊙))
今天闲着无事,就想写点东西。然后听了下歌,就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt
Python十大装B语法
<em>Python</em> 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手。不过,如果就此小视 <em>Python</em> 语法的精妙和深邃,那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 <em>Python</em> 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用,必将使代码更为精炼、高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅。 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才
数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断<em>问题</em>SQL 判断SQL是否有<em>问题</em>时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”我楞了一下,心里想女朋友今天是怎么了,怎么突然问出这么专业的<em>问题</em>,但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊,想了一下便说:“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧!” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员,岁数大了,加班加不动了,升迁也无望,于是拿着手里
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个<em>问题</em>。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
JDK12 Collectors.teeing 你真的需要了解一下
前言 在 Java 12 里面有个非常好用但在官方 JEP 没有公布的功能,因为它只是 Collector 中的一个小改动,它的作用是 merge 两个 collector 的结果,这句话显得很抽象,老规矩,我们先来看个图(这真是一个不和谐的图????): 管道改造经常会用这个小东西,通常我们叫它「三通」,它的主要作用就是将 downstream1 和 downstre...
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个<em>问题</em>。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的<em>问题</em>,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
Python 初学者
欢迎来到“<em>Python</em>进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 <em>Python</em> 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 <em>Python</em> 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
网易云6亿用户音乐推荐算法
网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开: AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今,网易云音乐平台持续提供着:乐屏社区、UGC...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...
面试官如何考察你的思维方式?
1.两种思维方式在求职面试中,经常会考察这种<em>问题</em>:北京有多少量特斯拉汽车?某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼?深圳有多少个产品经理?一辆公交车里能装下多少个乒乓球?一个正常成年人有多少根头发?这类估算<em>问题</em>,被称为费米<em>问题</em>,是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种<em>问题</em>呢?这类<em>问题</em>能把两类人清楚地区分出来。一类是具有文科思维的人,擅长赞叹和模糊想象,它主要依靠的是人的第一反应和直觉,比如小孩...
碎片化的时代,如何学习
今天周末,和大家聊聊学习这件事情。 在如今这个社会,我们的时间被各类 APP 撕的粉碎。 刷知乎、刷微博、刷朋友圈; 看论坛、看博客、看公号; 等等形形色色的信息和知识获取方式一个都不错过。 貌似学了很多,但是却感觉没什么用。 要解决上面这些<em>问题</em>,首先要分清楚一点,什么是信息,什么是知识。 那什么是信息呢? 你一切听到的、看到的,都是信息,比如微博上的明星出轨、微信中的表情大战、抖音上的...
so easy! 10行代码写个"狗屁不通"文章生成器
前几天,GitHub 有个开源项目特别火,只要输入标题就可以生成一篇长长的文章。 背后实现代码一定很复杂吧,里面一定有很多高深莫测的机器学习等复杂算法 不过,当我看了源代码之后 这程序不到50行 尽管我有多年的<em>Python</em>经验,但我竟然一时也没有看懂 当然啦,原作者也说了,这个代码也是在无聊中诞生的,平时撸码是不写中文变量名的, 中文...
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品?(整理自本人原创回答)
知乎高赞:中国有什么拿得出手的开源软件产品? 在知乎上,有个<em>问题</em>问“中国有什么拿得出手的开源软件产品(在 GitHub 等社区受欢迎度较好的)?” 事实上,还不少呢~ 本人于2019.7.6进行了较为全面的回答,对这些受欢迎的 Github 开源项目分类整理如下: 分布式计算、云平台相关工具类 1.SkyWalking,作者吴晟、刘浩杨 等等 仓库地址: apache/skywalking 更...
MySQL数据库总结
一、数据库简介 数据库(Database,DB)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的仓库。 典型特征:数据的结构化、数据间的共享、减少数据的冗余度,数据的独立性。 关系型数据库:使用关系模型把数据组织到数据表(table)中。现实世界可以用数据来描述。 主流的关系型数据库产品:Oracle(Oracle)、DB2(IBM)、SQL Server(MS)、MySQL(Oracle)。 数据表:数...
Java Web开发实战1200例(第Ⅱ卷)光盘2下载
只是第二卷的光盘内容,是全部内容哦,共四部分 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/bigcrunch/5235136?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bigcrunch/5235136?utm_source=bbsseo[/url]
编码器VM-2CC下载
编码器VM-2CC 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yjtoai/7421639?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yjtoai/7421639?utm_source=bbsseo[/url]
AutoIt3下载
Au3脚本是AutoIt3 Windows自动安装脚本语言,AutoIt 是一种自动控制工具。它可以被用来自动完成任何基于 Windows 或 DOS 的简单任务。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ghosttx/9956622?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ghosttx/9956622?utm_source=bbsseo[/url]
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