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
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。...') % 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...160/255],[]); figure;imshow(J),title('经灰度级调整后的图') figure;imhist(J),title('灰度级调整后的直方图') % MATLAB 还提供了...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
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...图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。...图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。 ?...OpenCV灰度直方图的计算 直方图的计算是很简单的，无非是遍历图像的像素，统计每个灰度级的个数。...直方图规定化，也叫做直方图匹配，用于将图像变换为某一特定的灰度分布，也就是其目的的灰度直方图是已知的。
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。...，从而导致预估返回行数不准的问题。...第四章 列宽过长导致的问题 对于文本型超过32位、数量型超过15位的列，直方图收集后都会产生一定的问题，从而导致可选择率的不准确问题。...从而造成了评估行数的不准确问题。 因此，对列宽过长的列（大于32个字符）收集直方图时，要注意其可能对可选择率造成的影响。...总结结论： 1.过长的数量型导致直方图中只会记录数量型的前15位ROUND值。 2.进而可能出现更多的非popular值，大大增加可选择率不准的问题。
在使用 Tkinter 时，出现无限循环问题通常与事件绑定、函数调用以及窗口更新循环的方式有关。...Tkinter 是一个事件驱动的 GUI 库，它依赖主循环 (mainloop()) 来处理用户交互和事件。如果代码的某一部分引发了循环或递归调用，可能会导致无限循环或应用程序无响应。...1、问题背景我有一个脚本，在添加了用于用户交互的文件查询框之前一直运行良好。现在，它会不断重复询问问题，只有当强制使以下命令 (shutil.copy2) 崩溃（通过使输入/输出文件相同）时才退出。...//title'): node.text = str(FileNm在 Tkinter 中，避免无限循环的关键是：不要直接调用事件处理程序，而是通过事件绑定来调用。...通过合理设计事件处理逻辑，可以避免无限循环，并确保 Tkinter 应用程序始终保持响应状态。如果你有具体的代码或错误信息，我可以帮助进一步调试。
tkinter中anchor参数 （注意，参数的英文都是小写） 字母 方位 n 北 s 南 w 西 e 东 center 中心 nw 西北 ne 东北 sw 西南 se 东南 from tkinter...import * from tkinter import messagebox as box def main_menu(): window = Tk() window.title
说明 本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。...背景 参数：extended_bounds 该参数用来限制数据的范围，因为ES默认统计field最大值和最小值之间的所有数据。...问题 ES查询直方图数据，结果明显发生了越界： GET robot_msg_202012/_search { "size":0, "query":{ "bool":{...问题原因 这里的越界其实是符合预期的，因为真正的边界取决于interval，而不是min，所表现出的特征是： 结果中看到的最小key（1607040000000000），可以被interval（864000000000...，设置offset值，这样最小key就会等于extended_bounds.min，问题就会得到解决。
字段中，记录更新的时间，会存储到update_time字段中，当创建记录时，会同步更新create_time/insert_time和update_time，然而，当更新记录时，只会更新update_time...虽然我们的工程中设置了这两个字段，但是更新记录时，很可能就发现create_time/insert_time和update_time都做了更新，和实际是相反的。...(2) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 表示每次更新这条数据的时候，该字段都会更新成当前时间。...'， primary key (id) ); 近期更新的文章： 《最近碰到的一些问题》 《磁盘空间分配的初次尝试》 《Oracle的online index rebuild》 《TiDB沙箱环境初体验...》 《最近碰到的一些问题》 近期的热文： 《"红警"游戏开源代码带给我们的震撼》 文章分类和索引： 《公众号1000篇文章分类和索引》
一.灰度直方图基本概率 二.绘制直方图 三.使用OpenCV统计绘制直方图 四.总结 文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数，同时部分参考网易云lilizong老师的视频，推荐大家去学习。...灰度直方图基本概念 什么是灰度直方图？ 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。...---- 2.归一化直方图 该直方图的横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标表示出现这个灰度级的概率。...，该参数允许从多个对象中计算单个直方图，或者用于实时更新直方图；多个直方图的累积结果用于对一组图像的直方图计算 ---- 2.代码实现 首先计算图像灰度级的基本大小、形状及内容。...科学出版社, 2020. [3] https://blog.csdn.net/Eastmount [4]《计算机图形学》基础知识 [5] 部分内容参考网易云lilizong老师的视频
更新的规则为：如果当前像素点和与其相邻的更新过的像素点的灰度均值差小于滤波阈值 ，则不更新当前像素点，以此保护原始特征的完整性；否则，以相邻的更新过的像素的灰度均值作为新的像素灰度值。...在图 3中，绿色箭头表示用所有指向该像素点的相邻像素点的灰度均值评估是否更新该像素点。...例如，图中2个0号位像素指向1号位像素，如果这2个0号位像素的灰度均值与1号位的像素灰度值差距小于 ，则不更新1号位像素灰度值，否则将其更新为2个0号位像素的灰度均值。...图 6(a)为原始图像，中心区域亮度大且清晰，边缘区域亮度低且模糊，图 6(b)为将该图作直方图均衡化的效果，虽然均衡化后图像整体亮度差异变大，但局部区域的对比度并没有有效增强，因此需要解决光照不均衡的问题...随后，对还原的图像再进行直方图均衡化，便能充分避免光照不均匀导致的对比度增强不足的问题。 图10为光照均衡化增强算法的总体结构流程。
比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。...模糊集成梯度（BLUR INTEGRATED GRADIENTS [2020]） 通过测量一系列原始输入图像逐渐模糊的版本梯度（而不是像集成梯度那样变暗的图像），旨在解决具有集成梯度的特定问题，包括消除...直方图均衡化算法，简言之就是对图像直方图的每个『灰度级』来进行统计。...传统标准直方图均衡算法：传统直方图均衡算法是通过图像灰度级的映射，在变换函数作用下，呈现出『相对均匀分布的输出图像灰度级』，『增强了图像的对比度』。...，进而完成背景区域特征更新；根据全局像素点熵值和预设阈值校正加强模糊特征，突出小波变换图像边界局部纹理细节信息，完成增强变换。
在使用 Tkinter 进行图形界面开发时，采用面向对象编程（OOP）可以使代码更具可读性和模块化，但也会引入一些常见的问题。...1、问题背景在学习 Python 的 Tkinter 和面向对象编程 (OOP) 时，遇到以下问题：from Tkinter import Tk, Frame, Labelclass Nexus(object...然后在 main() 函数中设置了顶层窗口的大小，相对当前屏幕的大小。问题是为什么在 main() 函数中创建顶层窗口？能不能在 Nexus 类的 __init__ 方法中创建顶层窗口？...2、解决方案2.1 解释问题在 Tkinter 中，mainloop() 方法是一个无限循环，它会持续处理事件，直到窗口被关闭。一旦进入 Tk.mainloop，就不会执行任何其他代码。...通过这些方法，可以解决 Tkinter 面向对象编程中的常见问题，使代码更加模块化、可维护。
上周写了一篇文章，关于Lua语言中的调试器开发，有些朋友留言说怎么还没有看到相关的视频，在这里说声抱歉，更新晚了。...今天终于把这个任务交差了，录了一个大约70分钟的视频，主要是结合上次写的文章，把其中比较重要的几个部分详细说明了一下，包括： Lua源码中API的层级关系; Lua源码中标准库的加载过程; Lua源码中调试库相关的函数...; ldb和ldbserver的代码结构; 如何实现break、over和goto指令; 并且演示了一下在命令行中调试程序的过程。...这里是视频链接， 感兴趣的朋友可以看一下。 我还是持有之前的观点：即使在工作中使用不到Lua语言，但是在空闲的时候，还是可以拿过来研究一下，看一看一门编程语言是如何设计的。 一通百通！...下周计划写2篇与嵌入式物联网相关的文章，感谢您的关注！
在FPGA处理中常用的是灰度直方图，灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息，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。...公众号：OpenFPGA 直方图统计及FPGA实现 从数学上来说，图像直方图描述的是图像各个灰度级的统计特性，它是用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次数或概率，其数学定义如下所示:公众号...上图中右边是左边图像的直方图统计。 实际用FPGA实现的时候一般会用到归一化的直方图，即不关心实际每个灰度值的具体值而是出现的概率。...每个灰度级除以总像素数即得到各个灰度级出现的概率：公众号：OpenFPGA P_{l}=\frac{N_{l} }{\sum N_{l} } 上面的公式有个别称：直方图概率密度函数（也称归一化的灰度直方图...由于常用的操作是基于视频帧，避免视频延迟过大，所以我们一般常用伪操作，即缓存当前帧信息后作用后一帧图像。 上面的特点我们一般选择片内双口 RAM 作为缓存存储器。
2 视频展示 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2fmac6aaauuaaqilz25qfak6df4vqalya.f10002.mp4?...equ_histo_image 通过灰度直方图的线性化，增强图像的对比度 gray_opening 结构元素在图像中滑，灰度值最高的值作为新值，有使图像变亮的作用。 ...gray_range_rect 用一个矩形结构元素在图像中滑动，新值 = (矩形中最大的)灰度值-(矩形中最大的)最小的灰度值 add_image 两图片灰度值相加 sub_image 两图片灰度值相减...特别是，不连续的图像边缘通过扩散连接，而没有垂直于其主导方向进行平滑。 能使图像的边界变模糊 mean_curvature_flow 对图像使用灰度直方图曲率平滑使图像变得平滑。...能使图像干扰降低 4 更新预告 模板匹配 一维码识别 二维码识别 ---- 原创声明：星星之火，可以燎原！感谢您的时间，您的喜欢和转发是对我们最大的鼓励。
2.直方图均衡原理 直方图均衡也称直方图拉伸，是一种简单有效的图像增强技术，通过改变图像的直方图分布，来改变图像中各像素的灰度，主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度。...换言之，直方图均衡化的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，从而增大对比度，使图像清晰，达到增强的目的...以上述图片为例，均衡化之前的直方图，及均衡化后的直方图，如下所示： 图像的灰度值是一个线性函数，但像素的分布（灰度直方图）是一个一维的离散函数，重点是直方图如何分布。...）针对固定视频流，长款固定，如对精度要求不高，可直接除1024，即向右移动10bit，不过这样会损失较多的精度，可能导致异常。...因此，针对局部的直方图均衡化方法，才能解决图像全局处理引起异常的问题。进一步的深入留给读者去研究，本片到此为止。
在图像领域里，我们选取的坐标一般是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。...比如我们可以通过标记帧和帧之间显著的边缘和颜色的统计变化，来检测视频中场景的变换。可以通过在每个兴趣点设置一个有相近特征的直方图所构成的标签，用以确定图像中的兴趣点。...边缘、色彩、角度等直方图构成了可以被传递给目标识别分类器的一个通用特征类型。色彩和边缘的直方图还可以用来识别网络视频是否被复制等。...histSize：灰度级的个数，需要中括号，比如[256] ranges:像素值的范围，通常[0,256]，有的图像如果不是0-256，比如说你来回各种变换导致像素值负值、很大，则需要调整后才可以。...也就是把直方图的每个灰度级进行归一化处理，求每种灰度的累积分布，得到一个映射的灰度映射表，然后根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素。 代码如下： ? 实现结果如下： ?
“人生苦短，不如养狗” 一、问题现场 趁着这几天过节，复盘了一下去年的一些历史遗留问题，其中有这样一个关于数据库的小问题让我忍不住翻出来又回味了一下，下面就让我们一起品味品味。 ...，但是在实际运行过程中有时会出现查询语句查出来的结果集是更新前的结果集，就好像更新没有生效或者“丢失”了，导致没有成功将对应的主任务终止。...现场查看 遇到问题的第一时间是去查看了一下数据库是不是更新出了问题，但是查询之后发现数据确实是更新了，接着再去查看了一下当时机器的网络问题，并没有报数据库连接异常等问题。...那么就会有一定可能出现更新的事务还没有提交完成，查询的事务开始执行了，此时根据当前MySQL服务的事务隔离级别读已提交来看，这里的查询只能查询更新事务提交之前的结果集。 ...想到这里，我再一次查看了一下几条问题数据当时更新请求和查询请求的间隔时间，间隔时间确实非常短，平均在十几毫秒左右（有些更短）。
今天在用conda配置python环境是提示更新conda的版本，更新命令如下 conda update -n base conda 就被告知以下错误：PermissionError(13,'Permission...分析：当我用root用户去执行时，由于没有将anaconda3加入到root 用户下的环境变量，所以提示conda 命令不存在 ?...查看以下anaconda 的具体信息，可以发现anaconda 的用户主和用户组都是root 用户，因此普通用户不允许去更改升级 ls -l ~ ?...然后运行更新命令，看能否更新 conda update -n base conda 结果如下，更新成功 ? 查看conda 的版本 conda --version ?...选择这种方法的原因是我已经将conda 加入到非root用户（lizeguo)下，所以就只用更改文件的用户和用户组，也可以去将anaconda 加入到root用户的环境变量下，以root用户去更新conda
本文列举了使用 Docker 过程中遇到的问题。...时区 基于 Debian 的镜像通过设置 环境变量 改变时区，在 Dockerfile 中增加 ENV 或在启动容器时指定 $ docker run -e TZ=Asia/Shanghai ...。...ENV TZ=Asia/Shanghai 基于 Alpine 的镜像先安装 tzdate，再设置环境变量 RUN apk add --no-cache tzdata ENV TZ=Asia/Shanghai...网络 macOS macOS 不能 ping 通容器（Linux docker0 默认为 172.17.0.1），所以容器想要 ping 主机，必须填写路由器分配给主机的 IP（192.168.199.100...在 daemon.json 中可以配置 DNS , 设置 hosts 请通过 docker build 、docker run 时的命令参数进行设置。
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