主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
考虑一个图像，其像素值只局限于某些特定的数值范围。例如，较亮的图像将有所有的像素限制在高值。但是一个好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，你需要将这个直方图拉伸到两端（如下图所示，来自维基百科），这就是直方图均衡化的作用（简单地说）。这通常会改善图像的对比度。
视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
最近在做一些WRF-Chem的开发工作，对源码里面的一些东西似懂非懂，借助Chatgpt增加了一些直观的认识，分享一下。
有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音频更多的进展。以搜索问题为例。人们在信息检索和文本检索方面已经取得了相当多年的成功，而图像和音频搜索仍在不断完善。在过去五年中，深度学习模式的突破最终预示着期待已久的图像和语音分析的革命。
pack() 是一种较为简单的布局方法，在不使用任何参数的情况下，它会将控件以添加时的先后顺序，自上而下，一行一行的进行排列，并且默认居中显示。pack() 方法的常用参数如下所示：
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 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
这类算法有个通病，就是即使选择使用SIMD指令加速，因为其内在的特性，速度还是不能很快，但是又找不到其他合适的构架来优化他，还必须使用直方图技术，比如我们的中值滤波， 我尝试过各种商业软件，其速度都和我博客里提到的那个优化速度差不多，说明大家基本上都是那个套路。你们当确实某个场景需要更快的速度时，我们是否能有其他方法来加速呢，或者使用某个近似的方法来替代呢，经过个人的实践，我觉得还是可以有的。
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 “望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样；闻：仔细分析数据是否合理；问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流；切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第六章 基本图形 本章概要 1 条形、盒形和点图 2 饼状和扇形图 3 直方图和核密度曲线图 本章所介绍内容概括如下。 数据可视化能够很好地理解数据。R提供了非常丰富的画图函数，通过图形可有助于理解分类变量和连续变量。 1
梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
C语言的源代码本身是文本文件，无法执行，需要编译器的翻译和链接器的链接，生成二进制的可执行文件，才能执行。
答：假设有一副图像，共有像素个数为n=MN（M行N列），像素灰度值取值范围为（0～255），那么该图像的灰度值的个数为L=256，为了提高图像的对比度，通常我们都希望像素的灰度值不要都局促到某一个狭窄的范围，也就是我们通常说的图像灰度值的动态分布小。最好是在有效灰度值取值范围上，每个灰度值都有MN/L个像素，这个时候我们就可以得到一张对比度最理想的图像，也就是说像素的取值跨度大，像素灰度值的动态范围大。
好久没写东西了，由于楼主换了个城市工作，发现工作量蹭蹭的上来了，周末又喜欢出去觅食，导致没学习很久，今天准备水一篇来翻译一下如何理解HOG（Histogram Of Gradient, 方向梯度直方图）。本文主要翻译了这篇文章，也是我非常喜欢的博主之一(奈何他开的课程错过了T-T~~)。 特征描述子 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输
网址：http://www.cnblogs.com/muchen/p/5430536.html
本文主要翻译了Histogram of Oriented Gradients一文。 特征描述子(Feature Descriptor) 特征描述子就是图像的表示，抽取了有用的信息，丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽高3，3个channel)的图像转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的图像，经过转换后输出的图像向量长度可以是3780。 什么样子的特征是有用的呢？假设我们想要预测一张图片里面衣服上面的扣子，扣子通常是圆的，而且上面有几个洞，那你就可以用边缘检测(ed
main函数也叫主函数。在C语言中不管代码有多少，都是从main函数开始执行。而在main函数之前的int表示执行结束main函数时候返回整型。在一个程序中，main函数是程序的入口，有且就有一个。即使有多个源文件，程序的入口也仅有一个（也就只有一个main函数）
varnish 是使用 VCL (Varnish Configuration Language) 处理 HTTP 流的，这种语言非常灵活强大与简洁，它从C语言那里继承了很多东西，阅读起来很像C 和 Perl。
C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。 简单来说，C语言就是实现人与计算机进行交流的语言，我们可以用C语言来写出一些代码，来告诉计算机，让它帮我们做一些想做的事情。就比如：让它来帮我们做一个简单的加减乘除等…在目前已知的上千种语言中，C语言在其中的排名始终是排列在前三甲的位置，由此可见它的重要性。
回首对nodejs的源码研究，时间已经过去了一年多。我很喜欢js这门语言，有时候感觉他和c语言一样，在c语言里，很多东西都需要自己实现，让我们可以发挥无限的创造力和想象力，js虽然很多东西在v8里已经提供，但是用js，依然可以创造很多好玩的东西，还有好玩的写法。js应该我见过唯一的一门没有实现网络和文件功能的语言。或者说没有向用户提供这种功能。这也是我对js最大的偏见。因为网络和文件，是一个很重要的能力。对于程序员来说，也是很核心很基础的知识。因为js的使用场景是运行在浏览器。如果js提供了文件操作的话，这就意味着js可以访问用户电脑上面的数据，这也是不显示的，所以，js不可能会提供这样的能力，让我们可以像其他语言一样，随意操作用户的资源。
关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
还是先总结一下今天吧，早上一起来发现自己流感中招了，但是还是硬着头皮去了6周没去过的手术室，去做了台jj增粗延长加包皮环切术，因为我是个不合格的一助，硬是做了5个小时才下台，把我老板坑惨了，真是怀疑啥事我去做都会变得不幸。。不过还是学到了很多东西，算是唯一值得开心的事。回来睡了一觉然后就去开会，去吃了个饭回来19：17正式开始今天的学习～7天已经过半！继续加油哇！
人与人之间的交流使用的是自然语言。如汉语，英语，日语。 人与计算机是怎么交流的呢？使用计算机语言。 目前已知已经有上千种计算机语言。人们是通过计算机语言写的程序，给计算机工作的。 C语言是一门通用的计算机编程语言，广泛用于底层开发。C语言是一门面向过程的计算机编程语言。
这是我挖的新坑系列之《C语言的学习》，用来记录学习C语言的过程，以后星期五上传一篇文章，欢迎铁汁来喷！！！
在数字图像中，各像素点的亮度或色彩信息，即每个像素点的取值称为灰度，一幅图像所包含的灰度总数称为灰度级。
作者是OpenAI创始成员Andrej Karpathy，他把这个项目叫做Baby LLaMA 2（羊驼宝宝）。
目前，在计算机这个学科中有两个非常重要方向：一个是离散优化的经典算法-图算法，例如SAT求解器、整数规划求解器；另一个是近几年崛起的深度学习，它使得数据驱动的特征提取以及端到端体系结构的灵活设计成为可能。
前言： 在数字化时代的浪潮中，编程已经成为一项不可或缺的技能。C语言，作为计算机编程的基石之一，以其高效、灵活和强大的特性，吸引着无数初学者和开发者。 无论你是对计算机科学充满好奇的学生，还是希望提升个人技能的职场人士，掌握C语言都将为你打开一扇通往编程世界的大门。
本文基于VS2022，将介绍一系列的C语言常见概念，让读者对C语言有一个初步的了解，并对后续的学习做下铺垫。
学习C语言的第一步，肯定是要先去学习了解一下相关的概念和符号，我们写的代码就是由一堆规定好的有特殊含义的符号组成的。
之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法，所有操作都通过可以调用plt的函数实现。本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。
接下来我们来写第一个C语言程序，printf 是库函数，功能是在屏幕上打印数据信息 - 输出， 库函数是标准库中提供的函数，这些函数是现成的，直接可以使用，但是使用库函数需要包含对应的头文件，输入/输出 函数需要的头文件 stdio.h。
4:垂直直方图 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 输入4行全部由大写字母组成的文本，输出一个垂直直方图，给出每个字符出现的次数。注意：只用输出字符的出现次数，不用输出空白字符，数字或者标点符号的输出次数。 输入输入包括4行由大写字母组成的文本，每行上字符的数目不超过80个。输出输出包括若干行。其中最后一行给出26个大写英文字母，这些字母之间用一个空格隔开。前面的几行包括空格和星号，每个字母出现几次，就在这个字母的上方输出一个星号。注意：输出的第一行不能是空行。样例输入 T
indent命令 可辨识C的原始代码文件，并加以格式化，以方便程序员阅读、修改等操作。
在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即红、绿、蓝三原色来表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范围均为0~255，比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为：255，0，0。
让我们回顾一下使用 H.265/HEVC 系统编码时处理视频帧的主要步骤（图 1）。第一步通常称为 "块划分"，将帧划分为称为 CU（编码单元）的块。第二步是使用空间预测（Intra）或时间预测（Inter）对每个块内的图像进行预测。在进行时间预测时，CU 块可被划分为称为 PU（预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动矢量。然后，从正在编码的图像的样本值中减去预测的样本值。因此，每个 CU 都会形成一个二维（2D）差分信号或残差信号。第三步，将残差信号样本的二维阵列划分为所谓的 TU（变换单元），进行二维离散余弦傅里叶变换（包含内部预测强度样本的 4×4 大小的 TU 除外，对其采用离散正弦傅里叶变换）。
在这些内容的基础上，我们在这个部分为大家介绍一些实用知识，包括描述工作区结构、图形设备以及它们的参数等问题，还有初级编程和数据输入输出。
True, sincere to also, not fine not sincere, not moving.
计算沿正交方向到主成分分析分布的宽度。主轴是通过旋转点并在Y轴上取max来实现的。
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
作者 | 俊欣 来源 | 关于数据分析与可视化 前两篇Pyecharts的文章来帮我们简单的梳理了一下可以用Pyecharts来绘制哪些图表之后，本篇文章我们用pyecharts里面的一些组件，将绘制的图表都组合起来 首先Grid组件 首先介绍Pyecharts模块当中的Grid组件，使用Grid组件可以很好地将多张图无论是上下组合还是左右组合，都能够很好地拼接起来，我们先来看第一个例子 bar = ( Bar() .add_xaxis(Fak
这里大家需要记住几个常用的 字符'0'对应的码值是48 ,字符’A‘对应的码值是65， ’a‘对应的是97.
导读：绘图是数据分析工作中的重要一环，是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。
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