今天给大家如何利用Excel绘制直方图与正态分布曲线，还是先上几幅不同配色的图来看一下： 作图思路 先对原始的数据进行分割（组），计算每个分组的频数与正态分布后。...然后插入柱形图与折线图，调整柱形的分类间距与折线的平滑度即可。 原始数据 原始数据源如下图所示： 操作步骤 Step-01 对原数据进行分组，计算频数与正态分布。...如下图所示： Step-04 将横坐标轴【标签】的【指定间隔单位】修改为2。如下图所示。 Step-05 将柱形的【间隙宽度】修改为0，有些版本也叫分类间距。...如下图所示： Step-07 最后对图表进行美化即可绘制出精美的直方图与正态分布曲线。
说明:对于格式(1) ,显示图像I 的直方图,n 为灰度级 数目,灰度图像的缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于 格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像...I 的每个灰度上的像素点数目;格式(4) 对图 像I 均衡化处理,n 表示灰度级数目,缺省值为64 ;格式(5) 对调色板为map 的灰度图像均衡化处理,返回有n 级灰度 的图像;格式(6) 对图像I...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 的直方图...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现的图像如图1～7 所示,其中图1 和图2 为原 始图像及其直方图,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...要和输入图像具有相同的大小，在进行直方图计算的时候，只会统计该掩码不为0的对应像素 hist，输出的直方图 dims，直方图的维度 histSize，直方图每个维度的大小 ranges，直方图每个维度要统计的灰度级的范围...直方图规定化的实现 直方图规定化的实现可以分为一下三步： 计算原图像的累积直方图 计算规定直方图的累积直方图 计算两累积直方图的差值的绝对值 根据累积直方图差值建立灰度级的映射 具体代码实现如下： void...代码比较简单，这里就不一一解释了。其结果如下： ? 左边是原图像，右边是规定化的图像，也就是上面函数的第一个和第二个输入参数。原图像规定化的结果如下： ?...直方图规定化，也称为直方图匹配，经过规定化处理将原图像的直方图变换为特定形状的直方图（上面中的示例，就是将图像的直方图变换为另一幅图像的直方图）。
文章目录 灰度直方图及直方图均衡化 目的 内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化 灰度直方图及直方图均衡化 目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化...内容 灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。...MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数 imhist() 。...') % 从得到的直方图可以看出，图像的对比度很低，灰度级集中在70-160 范围内，如果只取 % 这个范围内的灰度，并扩展到[0,255]，则会明显增强图像对比度 J=imadjust(I,[70/255...histeq 函数（自动直方图均衡化） K=histeq(I); figure; imshow(K),title('经直方图均衡化后的图') figure; imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步 1.普通正态分布转换标准正态分布公式...我们知道正态分布是由两个参数 μ \mu μ与 σ \sigma σ确定的。...=1 μ=0,σ=1的标准正态分布(standard normal distribution)。...又假设成年男性的身高服从正态分布 X ∼ N ( 170 , 6 2 ) X \sim N(170, 6^2) X∼N(170,62)，求问车门的高度 h h h为多少?...于是，x在10与14之间的概率等价于标准正态分布中0与2之间的概率。
灰度直方图的定义 灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数之间的统计关系，用公式表示为P(k)=\frac{n_k}{n}, \quad k=0,1,......,L-1且\sum_{k=0}^{L-1}P(k)=1式中，k为图像f(m,n)的第k级灰度值；n_k为f(m,n)中灰度值为k的像素个数；n为图像的总像素个数；L为灰度级数。...直方图与图像清晰度的关系 总的来说：直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。...具体说来： 暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小（暗）的左边一侧； 亮图像的直方图则倾向于灰度值较大（亮）的右边一侧； 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部； 对比度高的图像对应的直方图分布范围宽而且分布均匀...直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像达到清晰的效果。
默认的，如果一个倾斜列上的唯一值超过了254个，那么Oracle会对此列建立高度均衡直方图，否则建立频率直方图。 通过如下方式，建立表TAB，更新字段B，让列B产生倾斜。并在B列上创建索引。...由于列B唯一值的个数没有超过254，因此产生的是频率直方图。...EDNPOINT_VALUE是列的值。可以看出这种频率直方图统计的列的信息是非常精确的。它为每一个列值分配了一个桶。...再看高度均衡直方图的情况。...而频率直方图可以精确到9991，高度均衡直方图只精确到了8750。因此可以说频率直方图比高度均衡直方图稳定、精确。 可是现实很多时候，列的唯一值是超过254的，因此只能使用高度均衡直方图。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一个分布的随机变量可通过把服从(0,1)均匀分布的随机变量代入该分布的反函数的方法得到。标准正态分布的反函数却求不了。...我们知道标准正太分布的反函数是求不了的，但标准正态分布经过极坐标变换后却是可以求得反函数的。...1.1.理论基础： 这里面，由 生成服从 的随机变量， 同时，由 生成服从 均匀分布的 随机变量。 因为 ，所以由 得到服从标准正态分布的 随机变量。...1.2.python代码： 1.3.Excel直方图： 2.中心极限定理 2.1.理论基础： 独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和，以标准正态分布为极限 ， ，...2.2.python代码： 2.3.Excel直方图： 3.Kinderman and Monahan method 这个是python中random库里生成正态分布随机变量的方法。
神说，要有正态分布，就有了正态分布。 神看正态分布是好的，就让随机误差就服从了正态分布。...——《创世纪-数理统计》 >>>> 一、正态分布，熟悉的陌生人 二、邂逅，正态曲线的首次发现 三、最小二乘法，数据分析的瑞士军刀 —THE END—
灰度直方图的统计 1 概述 灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。...灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。 灰度直方图主要应用于图像分割、图像增强、及图像灰度变换等处理过程。...从数学的角度来说，灰度图像直方图描述的是图像各个灰度级的统计特征，它是图像灰度值的一个函数来统计一幅图像中各个灰度级出现的频率或次数。...灰度直方图的计算公式如下： 其中，rk是像素的灰度级，nk是具有灰度rk的像素的个数，MN是图像中总的像素个数。...图2 matlab直方图统计（归一化） 3 FPGA的仿真实现 FPGA的直方图统计电路的设计很简单，以8bit灰度图像为例，总共有0-255种灰度，以输入的灰度作为双端口RAM的地址，然后对图像的每个灰度值与地址比对
什么是直方图 直方图是一种图表类型，在计算机视觉领域通常用来指反映图片的亮度，色彩，强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片的方式。...直方图可以是彩色的图片，也可以是灰度图，直方图的X轴的范围是（0-255），Y轴则是不同像素值上，像素的数量，如果是彩色的图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示，如果是灰度值则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素值的像素的数量，当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内的像素值的数量，比如（0-15）,（16-31）,（240-255）例子连接...，正常下是[0-255]代表所有的像素值 使用方法 直方图可以通过opencv的内置的函数来展示，也可以通过numpy的函数来展示，这里推荐使用numpy来打印直方图，opencv内置的方法代码比较长，...直方图的意义 在计算机视觉领域，常常要处理各种各样的图片，通过观察图片的直方图，可以使我们在加工图片时更加合理的调整一些函数的参数，比如边缘检测，高斯模糊，切割，透视，二值化等等。
下面通过一个简单的Console Application演示Type Innitializer的执行顺序。...希望大家各抒己见，对于实验的结果给出一个圆满的解释，同时希望读者从中理解到更多关于编译、关于CLR一些被我们忽略的细节。...我先不做任何评论（因为我也不太确定我的认识就是正确的），看看大家对此有什么看法。 再添加另一个static constructor的例子，较之上面一个要简单点。...所以只会调用Foo的静态构造函数。 个人觉得，这是编译器值得改进的地方，既然静态方法是基于类型的方法，只能通过定义了该静态方法的那个类型进行调用，至于其他的类，哪怕是该类的子类，都不能调用该方法。...编译器不应该让这样的代码通过编译。不知道读者的意见如何。
什么是直方图 直方图是一种图表类型，在计算机视觉领域通常用来指反映图片的亮度，色彩，强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片的方式。...直方图可以是彩色的图片，也可以是灰度图，直方图的X轴的范围是（0-255），Y轴则是不同像素值上，像素的数量，如果是彩色的图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示，如果是灰度值则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素值的像素的数量，当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内的像素值的数量，比如（0-15）,（16-31）,（240-255）例子连接...，正常下是[0-255]代表所有的像素值 使用方法 直方图可以通过opencv的内置的函数来展示，也可以通过numpy的函数来展示，这里推荐使用numpy来打印直方图，opencv内置的方法代码比较长，...33.png （3）彩色直方图 11.png 直方图的意义 在计算机视觉领域，常常要处理各种各样的图片，通过观察图片的直方图，可以使我们在加工图片时更加合理的调整一些函数的参数，比如边缘检测，
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。...CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。 基本说明 在探讨不同地块的优势之前，首先在此对其进行描述。 应该给出一组数字。...分配类型的识别 我们同意使用直方图可以更简单地识别分布类型。在直方图中，人们可以轻松识别数据是正态分布还是遵循任何不同的分布类型。...bin 数量，生成的图表可能会有很大差异： 具有 5 个 bin 的直方图与预期的正态分布在很大程度上相关。...同样的数字看起来完全不同，当选择6个直方图条块进行说明的时候. 在这种情况下，直方图看起来像具有 3 个集群的多峰分布，而不是正态分布。
一、计算平均值的分布 1. 均匀分布 从0-1选任意值，概率都相等 ? 计算一组数据集的平均值，在右边绘制直方图 ? 在搜集更多的样本，每增加一次样本，绘制一个直方图 ? 增加更多的样本 ?...会发现平均值的直方图，正好是我们之前学到的正态分布。 需要注意： 这些平均值是用均匀分布的数据计算出来的 但是，平均值本身不是均匀分布的，而是正态分布的。 2. 指数分布 ?...计算一组数据的平均值，在右边绘制直方图 ? 继续增加样本量，我们就会得到一个熟悉的分布 ? 需要注意： 这些平均值是用指数分布的数据计算出来的 但是，平均值本身不是指数分布的，而是正态分布的。...其实，不管是什么分布，最后的平均值分布都是正态分布的。 二、这个发现有什么用呢？ 因为我们知道样本的平均值是正态分布的，所有就不必太担心样品来源数据的分布情况。...可以做几乎所有使用样本平均值的统计检验。为了使中心极限定理从根本上起作用，必须能够从样本中计算出平均值。 有些其他领域的人认为为了保证中心极限定理的正确性，样本大小必须至少为30。
如何为图像生成直方图，如何使直方图相等，最后如何将图像直方图修改为与其他直方图相似。 01. 什么是图像直方图？ 在开始定义直方图之前，为简单起见我们先使用灰度图像，稍后再解释彩色图像的处理过程。...图4：三种不同类型的图像及其直方图和均等的直方图。 使用均衡直方图增强图像 如前所述，我们可以使用图像的均衡直方图修改图像的对比度。...实际上，直方图均衡也可以视为直方图匹配，因为我们将输入图像的直方图修改为与正态分布相似。 为了匹配图像A和B的直方图，我们需要首先均衡两个图像的直方图。...图6：直方图匹配 在图6中，我们将图像A作为输入图像，将图像B作为目标图像。我们要基于B的分布来修改A的直方图。第一步，我们计算A和B的直方图和均等直方图。...图7：直方图匹配示例。我们修改了左图像的直方图以匹配中心图像的直方图。 图7示出了直方图匹配的示例。如大家所见，尽管最左边的图像是明亮的图像，但就对比度级别而言，可以将中心图像视为更好的图像。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 直方图均衡化的原理及实现 一、直方图 1.1 直方图的概念 在图像处理中， 经常用到直方图， 如颜色直方图、 灰度直方图等。...图像直方图不关心像素所处的空间位置， 因此不受图像旋转和平移变化的影响， 可以作为图像的特征。 ② 任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应， 但不同的图像可以有相同的直方图。...③如果一幅图像有两个不相连的区域组成， 并且每个区域的直方图已知， 则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。...1.3 直方图的应用 下图是四种常见的直方图的灰度分布规律 如果需要将上图中灰度偏暗、偏亮或偏集中的直方图调整为灰度均匀分布的直方图，就需要用到直方图均衡化算法。...， 计算出图像的灰度直方图； ②计算灰度直方图的累积分布函数； ③根据累积分布函数和直方图均衡化原理得到输入与输出之间的映射关系。
第一章 Oracle列直方图介绍 众所周知 ，列的直方图主要用于针对数据倾斜的情况，能帮助数据库更准确的了解数据的分布情况，从而选择更高效的执行计划。 经过测试，直方图也是存在很多问题隐患的。...大致包括： 1.默认的收集参数FOR COLUMNS SIZE AUTO导致未使用列无法准确收集直方图； 2.自动采样率AUTO_SAMPLE_SIZE导致对大表的直方图收集信息不完全； 3.过长的列导致直方图记录信息不完整...直方图中不同的记录方式也势必会对预估行数产生一定的影响。...采样比例的不同，对直方图可能造成预估行数的差异。...4.2 数量型列过宽 如果针对数量型的列收集直方图，Oracle只会针对该数量型字段的前15位取ROUND。记录在直方图中。
为什么用Histogram，之前我们说过gram loss不稳定是因为其对所提取对象的分部信息“不感冒”，所以我们利用Histogram来进行修改，因为直方图代表的信息就是分布。...这篇文章主要说直方图匹配，另外还有一篇文章是说直方图损失，可以与这篇文章进行相互补充：传送门。 利用直方图提取对象分布信息再结合gram来实现风格的迁移。...是一个风格的激活层，而 ? 则是经过直方图匹配后的激活层， ? 则是权重参数，我们定义这个 ? 为histogram损失，在风格迁移中就可以结合gram损失一块使用。 即 ==> ?...直方图匹配和直方图均衡这两个概念应该都比较熟悉，在数字图像处理中是比较常见的算法，opencv就有直方图均衡的算法。...python代码的直方图匹配代码 这里给出通过python实现的直方图匹配算法与pytorch一块使用，输入为tensor型变量，patch为直方图bin分割数，stride为移动步数。
Java 本身是一种面向对象的语言，最显著的特性有两个方面，一是所谓的“书写一次，到处运行”（Write once, run anywhere），能够非常容易地获得跨平台能力；另外就是垃圾收集 （GC...而 JDK 可以看作是JRE 的一个超集，提供了更多工具，比如编译器、各种诊断工具等。 对于“Java 是解释执行”这句话，这个说法不太准确。...我们开发的 Java 的源代码，首先通过Javac 编译成为字节码（bytecode），然后，在运行时，通过 Java 虚拟机（JVM）内嵌的解释器将字节码转换成为最终的机器码。...但是常见的 JVM，比如我们大多数情况使用的 Oracle JDK提供的 Hotspot JVM，都提供了 JIT（Just-In-Time）编译器，也就是通常所说的动态编译器，JIT 能够在运行时将热点代码编译成机器码...，这种情况下部分热点代码就属于编译执行，而不是解释执行了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
