openCV 直方图统计】的更多相关文章

直方图显示 #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { //声明IplImage指针 IplImage* pImg = NULL; IplImage* pCannyImg = NULL; ; ]={,}; ]={&HistogramRange1[]}; //载入图像,强制转化为Gray if( (pImg = cvLoa…
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随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题…
一.前言 本篇主要针对牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理及应用>第六章第五节中直方图统计相关类容进行总结,包括代码实现及 基于Modelsim的仿真.书读百遍,其意自现. 2020-03-09 22:16:07 二.基于FPGA的直方图算法统计原理 设计难点: (1)统计工作至少要等到当前图像“流过”之后才能完成.此限制决定了我们不可能对统计工作进行流水统计和输出. (2)必须对前期的统计结果进行缓存. (3)在下一次统计前需要将缓存结果清零. 在直方图统计中,我们一般选择片内双口RAM作…
(一)问题背景 在使用impdp进行数据导入的时候,往往在导入表和索引的统计信息的时候,速度非常慢,因此我在使用impdp进行导入时,会使用exclude=table_statistics排除表的统计信息,从而加快导入速度,之后再手动收集统计信息. 图.impdp导入数据的时导入统计信息速度非常慢 导入语句如下: impdp user/password directory=DUMPDIR dumpfile=TEST01.dmp logfile=TEST01.log remap_schema=TE…
灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c…
  我们在处理彩色图像时.特别是在做局部图像的阈值切割时,须要一个直观的RGB统计图.   接下来開始实现.    代码: void CalcHistRGB() { IplImage* img_source; if (img_source = cvLoadImage("101.jpg",1)) { IplImage* RedChannel = cvCreateImage( cvGetSize(img_source), 8, 1); IplImage* GreenChannel = cv…
直方图可以用来描述不同的参数和事物,如物体的色彩分布,物体的边缘梯度模版以及目标位置的当前假设的概率分布. 直方图就是对数据进行统计的一种方法,并且将统计值定义到一系列定义好的bin(组距)中,获得一张数据分布的统计图. 比如,现在有一个一维数组,其值从0-255,我们可以以20为组距,来分别统计数组中0-20的数据的总量,20-40的数据的总量,最后,以这个bin作为横轴,统计值作为y轴,得到一张统计图,这就是数据范围的直方图,再比如,一张灰度图像,值也是0-255,我们也可以这样做,这样也能…
图像直方图是反映图像中像素分布特性的统计表,一般显示如下: 其中横坐标代表的是图像像素的种类,或者说是灰度级,纵坐标代表的是每一级灰度下像素数或者该灰度级下像素数在所有图像总像素数总所占的百分比. 直方图反映了图像像素的整体分布,是图像的一个很重要的特征,直方图处理也是很多空间域图像处理的基础,在特征提取,图像增强,图像匹配等方面都占有一席之地. 直观上看,若直方图的分量主要集中在左侧低灰度级的区域,说明该图像整体灰度偏低,欠曝或者环境昏暗就有可能造成灰度偏低: 若直方图的分量主要集中在右侧高灰…
1 直方图 灰度级范围为 \([0,L-1]\) 的数字图像的直方图是离散函数 \(h(r_k) = n_k\) , 其中 \(r_k\) 是第\(k\)级灰度值,\(n_k\) 是图像中灰度为 \(r_k\) 的像素个数.在实践中,经常用乘积 \(MN\) 表示的图像像素的总数除它的每个分量来归一化直方图,通常 \(M\) 和 \(N\) 是图像的行和列的位数.因此,归一化后的直方图由 \(p(r_k) = n_k/MN\) 给出,其中 \(k = 0, 1, ... ,L-1\) .简单地说…