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如何自动归一化多个直方图以达到相同的最大水平？

自动归一化多个直方图以达到相同的最大水平可以通过以下步骤实现：

理解直方图归一化：直方图是一种统计图形，用于表示数据的分布情况。归一化是将不同直方图的数值范围映射到相同的最大水平，以便进行比较和分析。
确定归一化的方法：常见的归一化方法有线性归一化和均值方差归一化。线性归一化将数据线性映射到指定的范围，例如0, 1；均值方差归一化将数据映射到均值为0，方差为1的正态分布。
获取多个直方图数据：收集需要归一化的多个直方图数据，确保数据格式一致，例如每个直方图都有相同的区间和频次。
计算归一化参数：根据选择的归一化方法，计算归一化所需的参数。对于线性归一化，计算最小值和最大值；对于均值方差归一化，计算均值和方差。
应用归一化参数：将计算得到的归一化参数应用到每个直方图的数据上，进行归一化处理。对于线性归一化，使用以下公式进行计算：归一化值 = (原始值 - 最小值) / (最大值 - 最小值) 对于均值方差归一化，使用以下公式进行计算：归一化值 = (原始值 - 均值) / 方差
比较归一化后的直方图：通过归一化后的直方图数据，可以进行比较和分析，因为它们具有相同的最大水平。

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纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

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如果没有我们的路标，这个数字会高得多。对于自动驾驶汽车，必须可以识别和理解交通标志，从而确保其遵守道路法规。...当然，图像的分布不会发生明显的变化，我们对图像集同样应用灰度处理、直方图均衡化和归一化预处理等技术。...一些图像的表示信息不全我们采取的第一步是对这些新图像应用相同的CLAHE，结果如下： ?...我们对新图像的精确度达到100%。在原始测试集上，我们达到了97.86%的准确率。我们可以探索模糊/扭曲我们的新图像或修改对比度，看看模型将会如何处理这些变化。...我们构建了高度可配置的代码，并开发了一种评估多个体系结构的灵活方法。我们的模型在测试集上的准确率接近98%，在验证集上的准确率达到99%。

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【数据】数据预处理

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SVM算法在项目实践中的应用！

(●ˇ∀ˇ●) 2.2 计算图像梯度为了得到梯度直方图，那么首先需要计算图像水平方向和垂直方向梯度。可以通过使用以下内核过滤图像实现，分别用于计算水平梯度和垂直梯度。 ?...一个像素点的梯度的幅值是三通道中梯度幅值最大的值，角度也是最大梯度对应的角度。 2.3 计算梯度直方图 此时，每一个像素点具有两个值：梯度幅值和梯度方向。...现在有一个新向量，是第一个向量的2倍 [128x2, 64x2, 32x2]，也就是 [256, 128, 64]，我们将这个向量进行归一化，你可以看到归一化后的结果与第一个向量归一化后的结果相同。...知道了如何归一化，现在来对block的梯度直方图进行归一化（注意不是Cell），一个block有4个直方图，将这4个直方图拼接成长度为36的向量，然后对这个向量进行归一化。...Cell，画出它归一化后的梯度直方图。

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教你理解图像学习中的方向梯度直方图（Histogram Of Gradient）

hog_preprocess 第二步：计算梯度图像首先我们计算水平和垂直方向的梯度，再来计算梯度的直方图。...在每个像素点，都有一个幅值(magnitude)和方向，对于有颜色的图片，会在三个channel上都计算梯度。那么相应的幅值就是三个channel上最大的幅值，角度(方向)是最大幅值所对应的角。...128个数如何用一个9个bin的直方图来表示成9个数的数组。...所以理想情况下，我们希望我们的特征描述子可以和光线变换无关，所以我们就想让我们的直方图归一化从而不受光线变化影响。...你也许想到直接在我们得到的9*1的直方图上面做归一化，这也可以，但是更好的方法是从一个16*16的块上做归一化，也就是4个9*1的直方图组合成一个36*1的向量，然后做归一化，接着，窗口再朝后面挪8个像素

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图像增强简介

，我们经常需要获取归一化的直方图：其中，P（r_k）实际上表示某种形式的概率，它表示像素总数中灰度级为r_k的像素数。...高于T的任何东西都变成1，低于T的任何东西都变成0。 Imgae阈值图像的示例 04.对比拉伸对比度拉伸是将灰度值范围拉大，以达到色差更明显的目的。...05.直方图均衡化 直方图均衡处理是将原始图像的灰度直方图从相对集中的灰度间隔更改为整个灰度范围内的均匀分布。非线性拉伸图像并重新分配图像像素值，以便某个灰度范围大致相同。...当图像直方图完全均匀分布时，图像的熵最大，图像对比度高。提高图像对比度的变换函数f(x)需要满足以下条件：其中p_x代表的概率密度函数。在离散图像中，它表示直方图每个灰度级的概率。...如果我们将累积直方图H应用为对比度变化，那么我们将在图像上施加均匀的直方图。我们使用H作为一种查找表来查找图像的新值。实际上，这可以通过以下方法完成： • 标准化累积直方图，以使最大值为1.0。

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CV学习笔记（十）：直方图

运行结果如下：二：直方图的均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。...dst参数表示输出与src相同大小的数组，支持原地运算。 alpha参数表示range normalization模式的最小值。...beta参数表示range normalization模式的最大值，不用于norm normalization(范数归一化)模式。 norm_type参数表示归一化的类型。...norm_type参数可以有以下的取值： NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化，一般较常用。 NORM_INF:归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)。...NORM_L1 ：归一化数组的L1-范数(绝对值的和)。 NORM_L2 ：归一化数组的(欧几里德)L2-范数。

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【特征提取】Hog特征原理简介与代码实践

以下图为例(图源：[1])，黑色像素点值为0，白色像素点值为1，分别求X方向梯度和Y方向梯度，从后两幅图可以看出，当箭头从0突变到1时，梯度为正值，图像中以白色边缘表示，反之为负值，以黑色的阴影表示。...下面就要统计每个Cell的梯度直方图，通常来说，直方图是用来统计频率的。这里也类似，因此，需要先把360°角度进行分类。按照原作者的说法，分成9份效果最好。...把细胞单元组合成大的块（block），并归一化梯度直方图 下一步就要引入另一个新概念：块(block)，一些博文中也称作窗口(windows)，应该是同一个东西。...移动block，计算维度下面就到最后一步，一张图里有多个像素，那么通过计算之后，整张图的hog特征的维度是多少呢？这里我们进入实践，来通过实践来理解block是如何移动的。...这样block总的个数可以这样计算：水平方向block个数=(256-128)/8 + 1 =17 垂直方向block个数=水平方向block个数=17 那么总维度=16x16x9x17x17=

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复杂环境下的目标视觉检测 | 人工场景与实际场景平行研究三部曲 | 新损失函数与组归一化

mining)，自动挖掘导致视觉算法失败或性能不佳的实例，利用它们重新调节视觉算法和系统，提高对动态变化环境的自适应能力。...具体而言，腾讯AI Lab发明了一种巧妙的算法，称为增强边缘余弦损失函数 (LMCL)，其以归一化后的特征为输入，可通过最大化类间余弦边缘来学习高度判别性的特征。 ?...SIFT、HOG 和 GIST 的经典特征是符合分组特征的，其中每组信道由某种直方图（histogram）构成。这些特征通常通过在每个直方图或每个方向上执行分组归一化来处理。...例如，对于网络的第一个卷基层 conv1 ，我们可以预期，滤波器（filter）及其水平翻转在自然图像上呈现类似的滤波器响应分布是合理的。...如果 conv1 碰巧近似地学习到这对滤波器，或者通过将水平翻转设计到架构中，则这些滤波器的相应通道可以一起归一化。神经网络中的更高层级更加抽象，它们的行为也不那么直观。

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二：直方图的均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度的分布范围，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。...dst参数表示输出与src相同大小的数组，支持原地运算。 alpha参数表示range normalization模式的最小值。...beta参数表示range normalization模式的最大值，不用于norm normalization(范数归一化)模式。 norm_type参数表示归一化的类型。...norm_type参数可以有以下的取值： NORM_MINMAX:数组的数值被平移或缩放到一个指定的范围，线性归一化，一般较常用。 NORM_INF:归一化数组的C-范数(绝对值的最大值)。...NORM_L1 ：归一化数组的L1-范数(绝对值的和)。 NORM_L2 ：归一化数组的(欧几里德)L2-范数。实现的结果： ?

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