直方图专题
有无直方图，性能的差距
################################# ###有无直方图，性能的差距### ################################# 实验的环境在redhat平台下的11gr2单实例环境 1、在自己定义的用户下创建表及索引 CREATE TABLE customers AS SELECT * FROM sh.customers; CREATE INDEX cu
CUDA：用并行计算的方法对图像进行直方图均衡处理
（一）目的 将所学算法运用于图像处理中。 （二）内容 用并行计算的方法对图像进行直方图均衡处理。 要求： 利用直方图均衡算法处理lena_salt图像 版本1：CPU实现 版本2：GPU实现 实验步骤一 软件设计分析: 数据类型： 根据实验要求，本实验的数据类型为一个256*256*8的整型矩阵，其中元素的值为256*256个0-255的灰度值。 存储方式： 图像在内存中
图像处理：基于直方图矫正的图像色彩均衡
from itertools import chainimport cv2import osimport numpy as npimport datetimeclass BrightnessBalance:def __init__(self):passdef arrayToHist(self,gray):'''计算灰度直方图，并归一化:param gray_path::return:'''
python画图|并列直方图绘制
前述学习过程中，已经知晓普通直方图绘制和堆叠直方图绘制，参考链接如下： 西猫雷婶-CSDN博客 有时候，我们还会遇到并列直方图绘制的需求，今天就探索一下。 【1】官网教程 按照惯例，我们先来到官网： https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/barchart.html#sphx-glr-gallery-lin
庞峰Opencv学习(三)--灰度直方图
灰度直方图是一个帮助分析图像很有力的工具吧，今天学习了下，一天不敲代码就生疏啊- - 灰度直方图这个程序主要有几个函数和结构体先说一下： 1. CreateHIst CvHistogram* cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type, float** ranges=NULL, int uniform=1 );
Opencv中的直方图(5)计算EMD距离的函数EMD()的使用
操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 计算两个加权点配置之间的“最小工作量”距离。 该函数计算地球搬运工距离（Earth Mover’s Distance）和/或两个加权点配置之间距离的下界。其中一个应用如文献 225和 226中所述，是在图像检索中进行多维直方图比较。EMD 是
Opencv中的直方图(1)计算反向投影直方图函数calcBackProject()的使用
操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 计算直方图的反向投影。 cv::calcBackProject 函数计算直方图的反向投影。也就是说，类似于 calcHist，在每个位置 (x, y)，该函数收集输入图像中选定通道的值，并找到对应的直方图区间。但是，与其递增该区间值，该函数读
OpenCV学习笔记（26）灰度直方图 练习
calcHist函数和minMaxLoc函数的参数学习与使用 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <math.h>using names
【译】PCL官网教程翻译(18)：估计一组点的视点特征直方图(VFH)签名 - Estimating VFH signatures for a set of points
英文原文查看 估计一组点的视点特征直方图(VFH)签名 本文描述了视点特征直方图([VFH])描述符，这是一种针对聚类(如对象)识别和6DOF姿态估计问题的点簇表示方法。 下图展示了一个VFH识别和姿态估计的例子。给定一组火车数据(除最左边的点云外，最上面一行、最下面一行)，学习一个模型，然后使用一个云(最左边的部分)查询/测试模型。匹配的结果按从最好到最差的顺序从左到右从左下角开始。有关更多
【译】PCL官网教程翻译(17)：快速点特征直方图(FPFH)描述符 -Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors
英文原文阅读 快速点特征直方图(FPFH)描述符 计算复杂度直方图(见点特征直方图(PFH)描述符)对于一个给定的有 n n n个点的点云 P P P为 O ( n k 2 ) O (nk ^ 2) O(nk2), k k k是每个点P的最邻近点个数。对于要求实时或接近实时的应用程序,密集点的特征直方图的计算效率是一个一个主要问题。 本教程描述了PFH公式的简化，称为快速点特征直方图(FPF
【译】PCL官网教程翻译(16)：点特征直方图(PFH)描述符 -Point Feature Histograms (PFH) descriptors
英文原网页查看。 点特征直方图(PFH)描述符 就点特征表示而言，表面法线和曲率估计是在表示特定点周围的基本的几何形状方面。虽然计算速度极快，也很容易，但是它们不能捕捉太多的细节，因为它们只能用很少的值来近似一个点的k邻域的几何形状。直接的结果是，大多数场景将包含许多具有相同或非常相似的特征值的点，从而减少了它们的信息特征。 本教程介绍了一组为简单起见而创建的3D特征描述符PFH(点特征直方图
Python OpenCV -- 直方图均衡化（十三）
直方图均衡化 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式。它统计了每一个强度值所具有的像素个数。 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法。 通过上图可以
积分直方图(Integralnbsp;Histog…
原文地址：积分直方图(Integral Histogram) 作者：小罗 积分直方图是有Fatih Porikli在CVPR-2005《Integral Histogram: A Fast Way to Extract Histograms in Cartesian Spaces》的论文中提到的。 在介绍积分直方图之前，先介绍下积分图像，积分图像是P.Viola and
基于直方图比较的图像相似度计算
由于项目需要，这两天看了一些图像相似度计算方面的资料，图像相似度计算就是对两幅图片之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相似程度。在查找资料过程中，首先看到的图像相似度计算方法就是直方图比较。该算法计算过程很容易理解，首先对于两幅图像分别计算其直方图，然后根据某种衡量标准进行比较，比较结果即为两幅图像的相似度。贴心的OpenCV已提供了直方图比较的函数，即com
限制对比度自适应直方图均衡化（自我理解）
CLAHE算法对于医学图像，特别是医学红外图像的增强效果非常明显。 CLAHE https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_histogram_equalization 中文方面非常好的资料 限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果（我自己直接看解释没怎么看懂，不如直接看本篇博文下面的代码） 在OpenCV中已经实现了CLAHE,但是它在使用过程中
【算法学习】【图像增强】CHAHE（限制对比度自适应直方图均衡）
转自 ： 限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果 一、自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术。和普通的直方图均衡算法不同，AHE算法通过计算图像的局部直方图，然后重新分布亮度来来改变图像对比度。因此，该算法更适合于改进图
任意半径局部直方图类算法在PC中快速实现的框架。
转自： 任意半径局部直方图类算法在PC中快速实现的框架。 在图像处理中，局部算法一般来说，在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果，因为他考虑到了图像领域像素的信息，而很多局部算法可以借助于直方图获得加速。同时，一些常规的算法，比如中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速。而传统的获取局部直方图计算量很大，特别是半径增加时，耗时会成平方关系增加。一些局
Opencv学习-直方图应用
1. 直方图均衡化 如果一个图像的直方图都集中在一个区域，那么整体图像的对比度比较小，不便于图像中纹理的识别。例如，如果相邻的两个像素灰度值分别是 120 和 121 ，那么仅凭肉眼是无法区别出来的。同时，如果图像中所有的像素灰度值都集中在 100 ～ 150 ，那么整个图像会给人模糊的感觉，看不清图中的内容。如果通过映射关系，将图像中灰度值的范围扩大，增加原来两个灰度值之
图像分割（四）---（图像显示、灰度直方图和三维灰度图综合分析选取最佳分割方法）
一、引言 对彩色图像进行分割的一种常用方法，是先把彩色图像转灰度图像，然后再选择合适的阈值进行二值分割。但有时彩色图像转灰度图像后不具有典型的双峰特性，二值分割效果不好。本文章提出一种确定彩色图像分割方法的新思路。首先读入一幅彩色图像fruit.jpg，然后对其各通道的灰度直方图进行分析，并使用imtool进行分析，利用surf绘制R-B的三维灰度图（水果的灰度值明显在背景上方，为
OpenCV轮廓、多边形逼近、关键点、周长和面积、边界框、矩、轮廓树、凹凸包、几何直方图、匹配
1.轮廓的多边形逼近 2.轮廓的关键点 3.轮廓的周长和面积 4.轮廓的边界框 5.轮廓的矩 6.轮廓的轮廓树 7.轮廓的凸包和凸缺陷 8.轮廓的成对几何直方图 9.轮廓的匹配 轮廓的特性： 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。 多边形逼近的目的是为了减少轮
C#调用OpenCvSharp实现图像的直方图均衡化
本文学习基于OpenCvSharp的直方图均衡化处理方式，并使用SkiaSharp绘制相关图形。直方图均衡化是一种图像处理方法，针对偏亮或偏暗的图像，通过调整图像的像素值来增强图像对比度，详细原理及介绍见参考文献1-4。 直方图均衡化第一步要将彩色图像转换为灰度图像，调用OpenCvSharp中的Cv2.CvtColor函数转换，主要代码及效果图如下所示： Mat oriImage =
直方图均衡化（不直接用opencv均衡化函数）
opoencv直接提供了equalizeHist(src, dst); 来均衡化处理，很多图像处理的书本介绍均衡化的都差不多，最后归结到一个对于离散灰度级的转换公式。参考书本《数字图像处理与机器视觉》的P90-91. 该书下载地址：http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3551301329&uk=1610854122 效果跟直接使用函数式一样的。 但
ORACLE 优化 ---直方图
/*直方图*/ /*前面提到，当某个列基数很低，该列数据分布就会不均衡。数据分布不均衡会导致在查询该列的时候，要么走全表扫描要么走索引扫描，这个时候很容易走错执行计划*/。 /* 如果没有对基数低的列收集直方图统计信息，基于成本的优化器（CBO)会认为该列数据分布是均衡的。*/ /*首先我们对测试表test收集统计信息，在收集统计信息的时候，不收集列的直方图，语句for all columns