首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将直方图拆分为两个区域

直方图是一种统计图表,用于表示数据的分布情况。它将数据按照一定的区间进行分组,并以矩形的高度表示每个区间内数据的频数或频率。

将直方图拆分为两个区域可以通过以下步骤实现:

  1. 确定拆分点:首先需要确定将直方图拆分为两个区域的位置。这可以根据具体需求来决定,例如根据某个特定的数值或者根据数据的分布情况。
  2. 计算区域频数或频率:根据拆分点,将直方图分为两个区域,并计算每个区域内数据的频数或频率。频数表示该区域内数据的个数,频率表示该区域内数据的比例。
  3. 绘制拆分后的直方图:根据计算得到的频数或频率,重新绘制拆分后的直方图。可以使用各类前端开发工具和库来实现直方图的绘制,例如D3.js、Chart.js等。

拆分直方图的应用场景包括但不限于以下几个方面:

  1. 数据分析:通过拆分直方图,可以更加清晰地观察数据的分布情况,进而进行数据分析和决策。
  2. 特征提取:在图像处理和计算机视觉领域,可以将图像的直方图拆分为两个区域,从而提取出图像的某些特征,如亮度、对比度等。
  3. 数据预处理:在机器学习和数据挖掘中,可以通过拆分直方图来对数据进行预处理,例如对异常值进行处理或者对数据进行归一化。
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

人工智能:数字图像化处理技术介绍

3.1 颜色特征 ● 颜色特征主要描述了图像或图像区域内对应场景的表面性质,一般颜色特征是基于像素点的特征。颜色特征主要分为颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量。...● 颜色直方图:简单描述一幅图像中颜色的全局分布,适合描述难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。颜色直方图主要采用直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法。...首先它会把图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(常见的HSV空间),并将颜色空间的某个颜色分量转化成若干个柄,然后利用色彩自动分割技术图像分割为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引...,从而将图像表达分为一个二进制的颜色索引集。...● 颜色聚合向量:属于颜色直方图的每一个柄的像素分为两个部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阀值,称该区域的像素为聚合像素,反之为非聚合像素。

39920
  • Selective Search算法与演示

    SS算法进行区域推荐ROI生成会执行如下步骤 对每个分割区域计算外接矩形框,作为区域推荐窗口 对每组相邻的分割区域根据相似性进行合并 不断重复1~2 上述步骤中产生大的ROI区域不断被添加到,图像也从最初的过度分割到完全分割...相似性计算 颜色相似性 根据两个分割区域的颜色直方图的相似度来进行比较,颜色相似计算直方图方法是把0~255总计256个维度分为25个BIN、对RGB三通道得到25x3=75个维度数值,比较两个分割区域的这两组...75个数值,采用直方图交叉来计算直方图相似程度,公式如下: ?...纹理相似性 纹理本质上是图像的梯度、所以计算图像高斯梯度(基于高斯核)、分为8个方向、每个方向上计算颜色直方图、颜色直方图分为10个BIN这样就得到10x8=80个向量,对于彩色RGB图像得到80x3=...根据外界矩形框的面积大小,排序得到前2000个ROI区域作为RCNN的区域推荐框。

    74130

    Selective Search算法与演示

    SS算法进行区域推荐ROI生成会执行如下步骤 对每个分割区域计算外接矩形框,作为区域推荐窗口 对每组相邻的分割区域根据相似性进行合并 不断重复1~2 上述步骤中产生大的ROI区域不断被添加到,图像也从最初的过度分割到完全分割...相似性计算 颜色相似性 根据两个分割区域的颜色直方图的相似度来进行比较,颜色相似计算直方图方法是把0~255总计256个维度分为25个BIN、对RGB三通道得到25x3=75个维度数值,比较两个分割区域的这两组...75个数值,采用直方图交叉来计算直方图相似程度,公式如下: ?...纹理相似性 纹理本质上是图像的梯度、所以计算图像高斯梯度(基于高斯核)、分为8个方向、每个方向上计算颜色直方图、颜色直方图分为10个BIN这样就得到10x8=80个向量,对于彩色RGB图像得到80x3=...根据外界矩形框的面积大小,排序得到前2000个ROI区域作为RCNN的区域推荐框。

    1.1K20

    LabVIEW图像灰度分析与变换(基础篇—4)

    下图分别显示了线性直方图和累计直方图的例子。其中线性直方图说明图像主要由3个灰度不同的部分构成,两个灰度较低的部分比较接近,而第三个灰度较高的部分与前两个灰度较低的部分区别明显。...累计直方图则说明两个灰度较低的部分大约占整个图像的80%,而灰度较高的部分约占图像的20%。 ? 机器视觉系统的光源对于成像质量至关重要。...指定了要将图像中的像素分为多少级别; 默认情况下,8位灰度图像的像素将被分为256级,也就是说每个灰度级都会被作为单个类来对待。...图像灰度变换可以分为线性和非线性两大类。 线性变换的灰度变换函数为线性函数,此时运算后输出的灰度级与输入灰度级呈线性关系。为方便起见,分段线性变换、窗口变换、阈值变换也作为线性变换来讲解。...当然,对于分段线性变换的特例:阈值变换,NI Vision提供了IMAQ Threshold和IMAQ MultiThreshold两个VI,其中前一个通过双固定阈值法阈值区域内的像素置为1或用户自定义的值

    2.1K40

    图像特征提取(颜色,纹理,形状)

    比如通过手工标记区域提取一个特定区域(region)的颜色特征,用该区域在一个颜色空间三个分量各自的平均值表示,或者可以建立三个颜色直方图等方法。下面我们介绍一下颜色直方图和颜色矩的概念。...因此常提取颜色特征并用颜色直方图应用于衡量和比较两幅图像的全局差。另外,如果图像可以分为多个区域,并且前景与背景颜色分布具有明显差异,则颜色直方图呈现双峰形。...颜色集的方法由Smith和Chang提出[42],该方法颜色转化到HSV颜色空间后,图像根据其颜色信息进行图像分割成若干region,并将颜色分为多个bin,每个region进行颜色空间量化建立颜色索引...图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是所要检测的纹理进行建模,在图像中搜索重复的模式。...这就说明在同一像素图像上一个区域的某点的sobel算子是一个零向量,而且在边缘线上的点上有一组向量值为亮度梯度。 数学上在原图像上应用3×3的掩膜计算水平和垂直两个方向的变化梯度近似值。

    4.1K11

    3D特征点概述(2)

    (2)根据距离d和它们的梯度角θ所有邻居分配给直方图。 (3)可以将得到的直方图组与其他点云的组进行比较,以便找到对应关系。...这些值被分配给表征点Pi处的曲率的直方图。 (4)使用这些值,可以通过两个点拟合具有近似半径rc的假想圆(见图)。请注意,当两个点位于平面上时,半径变为无穷大。...(5) D3:对于D3函数,计算Pri,Prj和Prk之间三角形区域的平方根。这相当于D2,因为该区域分为IN,OUT和MIXED。增加D3直方图的相应直方图区间。...此功能再次分为IN,OUT和MIXED。这次使用与角度相反的线。增加相应的A3直方图bin。...(5)对于前一个三角形,计算区域的平方根,并将区域分为IN,OUT或MIXED。增加D3的IN,OUT或MIXED子组合图中的相应区域bin。

    1.5K50

    PCL中3D特征描述子Shot详解

    Tombari 等人现有三维局部特征描述方法分为两类,即基于特征的描述方法与基于直方图的描述方法,并分析了两种方法的优势,提出基于特征的局部特征描述方法要比后者在特征的描述能力上更强,而基于直方图的局部特征描述方法在特征的鲁棒性上比前者更胜一筹...另一方面,基于直方图的方法通过根据特定的量化域(例如点坐标,曲率)局部几何或拓扑测量(例如点数,网格三角形区域)累积到直方图中来描述支撑区域,这需要定义参考轴Reference Axis(RA)或局部...通常径向划分为2,经度划分为8,纬度划分为2,总共32个小区域。 step2:分别统计每个小区域内的法向量夹角余弦值分布情况,法向量划分为11个bin。最终SHOT的长度为:32x11=352。...这个公式大致意思是说特征点P邻域内点Pi满足点到P的距离小于R并且该点减去特征点,与x+同向,满足这两个条件的点数较多,X+就是X轴的正向。也就是说必须使各向量的方向指向局部表面点分布的高密度方向。...分解步骤2:直方图特征描述 提出了一种3D描述符,其对基本一阶微分实体(即支撑区域内的点的法线)的直方图进行编码,与平面3D坐标相比,其更能代表表面的局部结构。 ? ? ? ?

    4.9K31

    怎么均衡?

    直方图均衡公式推导 在上一篇文章,我们了解到均衡化的目的是原始图像的直方图变为均衡分布的的形式,一非均匀灰度概率密度分布图像,通过寻求某种灰度变换,变成一幅具有均匀概率密度分布的目的图像。...在之前使用 的窗口来计算直方图分布函数,之后不仅对图像的一个像素点进行变换,而是一些列(如,4, 9, 16...)像素点进行变化。...对于图中红色像素点,只使用其最近的窗口的CDF进行映射;对于图中绿色像素点,采用邻近的两个窗口的CDF映射值进行线性插值。...(Local Region Stretch)直方图均衡化 上面提到的 和 都是基于块状区域进行直方图均衡化的,但是能不能根据灰度级 区域 近似的区域进行均衡化呢?...因此,我们需要统计图像直方图,按照灰度级划分为三个灰度区间,使得三个区间的像素点数量近似相等,这样就分别在 , , 三个灰度区间做直方图均衡化,最后合并。 如下图所示: ? 7.

    94620

    图像增强 | CLAHE 限制对比度自适应直方图均衡化

    HE 针对第一个问题,提出了CLHE,加入对比度限制,其实原理很简单置直方图分布的阈值,超过该阈值的分布“均匀”分散至概率密度分布上,由此来限制转换函数(累计直方图)的增幅。...这样的话,直方图就不会出现概率密度函数过大的区域,从而避免了某些集中区域被拉得过于系数。...7.2 Adaptive HE Adaptive HE的基本思想是原始图片划分成子区域,然后对每个子区域进行HE变换。当然,这样做的问题应该是显而易见的: ? 每一块区域之间都会有非常大的不连续。...【使用双线性插值的方案】 图像分为多个矩形块大小,对于每个矩形块子图,分别计算其灰度直方图和对应的变换函数(累积直方图原始图像中的像素按照分布分为三种情况处理: 红色区域中的像素按照其所在子图的变换函数进行灰度映射...绿色区域中的像素按照所在的两个相邻子图变换函数变换后进行线性插值得到 紫色区域中的像素按照其所在的四个相邻子图变换函数变换后双线性插值得到 ?

    15.4K75

    图像分割的原则_常用的图像分割方法

    它的主要目标是图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。 根据目标可将图像分割分为: 完全分割 —— 结果是一组唯一对应于输入图像中物体的互不相交的区域。...部分分割 —— 区域并不直接对应于图像物体。 其中图像数据的不确定性是主要的分割问题之一,通常伴随着信息噪声。 按照主要特征可以分割方法分为: 有关图像或部分的全局知识,常用直方图表示。...还有一些其他的阈值检测方法,例如:直方图凹度分析、熵方法、松弛法、多阈值方法等。 (二)最优阈值化 图像的直方图两个或更多个正态分布的概率密度函数来近似的方法,代表一种被称为最优阈值化的方法。...最优化和自适应阈值化结合起来的方法可应用与脑MR图像的分割。这种方法的局部子区域中计算局部直方图,以确定最优灰度分割函数。 (三)多光谱阈值化 许多实际的分割问题需要比单一谱段所含的更多的信息。...算法如下: (二)区域分裂 与区域归并相反,从整个图像表示为单个区域开始,该区域一般不能满足条件\(H(R_i) = True,i=1,2,…S\)。

    1.1K10

    OpenCV中图像直方图与应用

    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...直方图反向投影直观的理解就是生成一个模板直方图,然后用它在一副更大的图像上去匹配相似区域,说白了就跟模板匹配类似。...直方图反向投影的基本步骤可以分为如下三步 获取图像特征的区域-ROI 根据ROI生成直方图特征 利用直方图特征进行反向投影,在未知图像上寻找特征 OpenCV3.1.0中对应的直方图反向投影API函数为...这里以车牌识别中获取车牌区域为例,通过直方图反向投影可以获取。首先看模板图像 ? 测试图像 ? 直方图反向投影结果 ?...从上面可以根据直方图反向投影结果直接获取车牌ROI区域,只要对车牌模板的蓝色通道直方图生成模板,反向投影即可。

    1.3K60

    M2DP:一种新的三维点云描述子及其在回环检测中的应用

    主要贡献 描述点云局部或全局形状的点云描述子可分为两类,签名方法和直方图方法,签名通过定义不变的局部参考轴或坐标系,点云的区域分为索引的bin。...最近引入的描述子大多属于直方图类,Spin image在关键点周围使用圆柱体计算,然后圆柱体径向和垂直分割为体积,并计算每个体积内的点数。VFH描述子由两个步骤组成。...为了提高VFH对遮挡的鲁棒性,CVFH首先将整个点云划分为平滑区域,然后,CVFH使用区域的平均法线和质心来计算VFH描述符,SmallSized Signatures是一种简单的方法,专门针对激光雷达数据的环路闭合检测问题...SHOT可以看作是签名和直方图方法的混合,SHOT一个以关键点为中心的球体拆分为几个箱子,并收集每个箱子中法线角度的直方图以构建描述符。...最后,3D Normal Distributions Transform(NDT)3D空间划分为规则的网格单元。根据该单元的协方差矩阵,每个单元分为线性、平面或球形三类之一。

    1K10

    答辩LBPH

    再将一幅图片划分为若干的 子区域 ,对每个子区域内的 每个像素点 都提取LBP特征 ,然后,在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。如此一来,每个子区域,就可以用一个统计直方图来进行描述....例如:一幅100100像素大小的图片,划分为1010=100个子区域,每个子区域的大小为1010像素;在每个子区域内的每个像素点,提取其LBP特征,然后,建立统计直方图;这样,这幅图片就有1010个子区域...,也就有了1010个统计直方图,利用这1010个统计直方图,就可以描述这幅图片了。...先来看下训练图片: #获取当前路径 #打开图片 识别人脸 #图像转化为数组 #获取每张图片的ID #获取图像数组和ID标签数组 #获取训练对象 #保存文件到yml中 再看下 人脸识别:...中每一个直方图的相似度,并把相似度最小的作为最终结果.

    71030

    SVM算法在项目实践中的应用!

    HOG特征是一种图像局部特征,基本思路是图像划分为很多小的连通区域,即细胞单元Cell,然后对Cell的梯度幅值和方向进行投票统计,形成基于梯度特性的直方图。...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。...在这一步中,图像被分成若干个8×8的Cell,如下图所示,例如我们图像resize至64x128的大小,那么这幅图像就被划分为8x16个8x8的Cell单元,并为每个8×8的Cell计算梯度直方图。...2.4 Block归一化 HOG特征8×8的一个局部区域作为一个Cell,再以2×2个Cell作为一组,称为一个block,也就是说一个block表示16x16的区域。...比如通过所有像素值除以2来使图像变暗,那么梯度幅值减小一半,因此直方图中的值也减小一半。 接下来对Block进行归一化。

    1.2K10

    matlab入门到放弃(四)、绘图基本操作

    四、直方图 绘制直方图的函数有两个,hist函数与rose函数。 1、hist函数 hist函数用于绘制直角坐标系下的直方图。...格式: (1)、hist(y) 参数y是要统计的数据,y中的最大值与最小值之间的数值区间等分,并统计落在每个元素区间的元素个数,然后以元素个数为高度绘制条形图。...(2)、hist(y,x) 其中,参数y是要统计的数据,x用于指定区间的划分方式,若x为标量,则将统计区间分为x个小区间,若x为向量,则向量中每一个值指定向量的中心值,元素的个数为数据分组数,x缺省时,...绘图时圆划分为若干个角度相同的扇形区域,每一扇形区域的高度反应落入该区间的theta元素的个数,若x为标量,则在0~2pi区间内均匀划分成x个扇形区域,x缺省时,默认按照20个缺省区间进行统计。...其中,location指定图例放在绘图区域的外侧,否则默认和绘图区域重叠。

    1.3K20

    RCNN学习笔记系统结构模型训练

    使用CNN特征区域图像提取为一个特征向量 SVM分类:使用支持向量机判断支持该候选区域是否属于某一个类别 边界回归:若确定某候选框属于某个类别,则使用回归的方式微调候选框的位置 候选区域提取 RCNN...该算法分为以下步骤: 初始化一些小候选框 不断合并小候选框为大候选框,并保存所有未合并的候选框,产生一系列候选区域 ?...ss_algorithm.PNG 具体算法如上文所示,首先产生一系列初始区域R,并计算R中所有相邻区域之间的评分s,保存在集合S中,随后不断合并最高评分的两个区域,最终产生一系列候选区域。...若两个区域之间无连接,则外部链接强度为无穷大。...,c^n_i\},c_i^k表示数据落在直方图第k个区域对应范围内的像素数量,最终区域i和j的颜色分量评分为s_{colour}(r_i,r_j)=\sum\limits_{k=1}^nmin(c_i^

    38620

    C++ OpenCV直方图均衡化

    人们把照片的亮度分为0到255共256个数值,数值越大,代表的亮度越高。其中0代表纯黑色的最暗区域,255表示最亮的纯白色,而中间的数字就是不同亮度的灰色。...人们还进一步把这些亮度分为了5个区域,分别是黑色,阴影,中间调,高光和白色。 如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。...直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。...直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。...通过上一篇《C++ OpenCV图像的重映射》我们用到了remap这个函数,可以图像灰度分布从一个分布映射到另一个分布,然后再得到映射后的像素值即可。 ?

    1.8K40

    ISP基础(07)-自动曝光

    这是由 Ansel Adams 和 Fred Archer在1940年左右所阐述,如下图所示,人眼对于从黑到白渐进的变化分为11阶,处于当中的块V认为是适中的曝光强度,称为中灰。...测光区域根据不同的算法有不同的实现,比较初始的是整个图像区域分为M * N个区域,取中心的X * Y区域;手机上通常有针对人脸区域测光,中心测光和点测光三种;测光区域也有一定的权重分布,通常在中心的区域权重会更大些...接下来会将三种不同的自动曝光方法:均值法AE,直方图改进的均值法AE以及N段式统计自动曝光。...那么就要利用直方图低对比度的图像做适度的拉伸。 ?...在手机上这两个参数的调节各有利弊。

    5.2K30

    LBP原理介绍以及算法实现

    例如,LBP算子用于纹理分类或人脸识别时,常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息,而较多的模式种类将使得数据量过大,且直方图过于稀疏。...因此,Ojala“等价模式”定义为:当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时,该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类。...后来,研究人员发现,可以一幅图片划分为若干的子区域,对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征,然后,在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。...如此一来,每个子区域,就可以用一个统计直方图来进行描述;整个图片就由若干个统计直方图组成; 例如:一个100*100像素大小的图片,划分为10*10=100个子区域(可以通过多种方式来划分区域),每个子区域的大小为...10*10像素;在每个子区域内的每个像素点,提取其LBP特征,然后,建立统计直方图;这样,这幅图片就有10*10个子区域,也就有了10*10个统计直方图,利用这10*10个统计直方图,就可以描述这幅图片了

    3.1K20
    领券