之前使用自定义图表,每次新打开一个新文件时,都需要重新添加,无法保存,在PowerBI 6月更新中,这个功能得到了很大改善,可以将自定义的图表固定在内置图表面板上了. 添加自定义图表后,右键>固定到可视化效果窗格, 这样下次再创建新的PowerBI文件,这些自定义图表也都在哦, 既然可以固定了,那么就可以将常用的一些自定义图表添加的可视化面板中了,不用每次都要下载. 目前PowerBI的自定图表有200多个,但是质量参差不齐,并不是每一个都好用,需要仔细甄别才能挑到合适的图表. 这里我就精心挑选

**只会显示灰度直方图I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);imhist(I); **同时出现在一个平面上I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);subplot(121); %subplot(m,n,p)或者subplot(m n p):m表示是图排成m行,n表示图排成n列,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.imhist(I)

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 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 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 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.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

1.bin的含义 直方图中bin的含义:计算颜色直方图需要将颜色空间划分为若干小的颜色区间,即直方图的bin,通过计算颜色在每个小区间内德像素得到颜色直方图,bin越多,直方图对颜色的分辨率越强,但增加了计算机的负担.即(上图所分10个竖条区域,每个竖条区域称为一个bin) (2)简单来说直方图就是对数据进行统计,将统计值组织到一系列事先定义好的bin中.bin中的数值就是从数据中计算出的特征的统计量,这些数据可以是诸如梯度.方向.色彩或任何其他特征.无论如何,直方图获得的是数据分布的统计图.直

直方图均衡化的作用是图像增强. 有两个问题比较难懂,一是为什么要选用累积分布函数,二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布. 第一个问题.均衡化过程中,必须要保证两个条件:①像素无论怎么映射,一定要保证原来的大小关系不变,较亮的区域,依旧是较亮的,较暗依旧暗,只是对比度增大,绝对不能明暗颠倒:②如果是八位图像,那么像素映射函数的值域应在0和255之间的,不能越界.综合以上两个条件,累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所

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

diff是用来比较两个文本文件的差异的工具,它有三种格式,下面用实例介绍一下: 准备三个测试文件1.txt 2.txt 3.txt bixiaopeng@bixiaopengtekiMacBook-Pro ~$ cat 1.txt 姓名:毕小朋 年龄:保密 性别:公的 博客:blog.csdn.net/wirelessqa 微博:www.weibo.com/wirelessqa 邮箱:wirelessqa.me@gmail.com bixiaopeng@bixiaopengtekiMacBook

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot

DAX/PowerBI系列 - 父子层级(Parent-Child Hierarchy)参考文章见最后 难度: ◆◆◇◇◇(2星) 应用场景: 其实很多时候对数据汇总都会有层级关系的问题,不过说的不是产品分类--子分类这样的场景,而说的是父和子都是存到同一个表中(通过一个父节点的字段指定parent),而且父节点和子节点也可能会有Fact数据. 以下是几个应用场景: 销售 - 组织架构层级 销售员A卖产品,ta的下线a1,a2,a3也销售产品,如何统计ta和ta的下线一个卖了多少产品. 成本 -

DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 时间相关数值比较 - 用非自带函数 文末有彩蛋,解决蛋疼问题 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 基于时间的汇总可能是最基础.最普遍用到的计算之一:计算年度销售总额,计算月度消费金额,某个店某个时期的销售情况等等.这里的时间模式介绍用DAX实现时间相关的计算,它不依赖于DAX自带的时间函数(譬如YTD,MTD等等).如果你有特殊的日历,特定特定时间段的计算(例如:按周计算.按trimester计算),用这个这个模式

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

2019/04更新 参见这里 今天发福利啦!发福利啦!发福利啦! 企业的各种数据整合到PowerBI显示,浏览器,移动端显示关键指标. 一个很好的PowerBI解决方案的图!一图胜万字!你所需要知道的都有啦,慢慢看,慢慢消化. PowerBI, Excel, Reporting Service(SSRS), 本地数据On Promises ,数据网关(On Promises Data Gateway),  Azure Data Sources,其他云端数据. 最近闷头学习,更新较少,>_<!

DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) 度量值模板 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 当你有多个度量值都需要计算YTD,MoM,而又不想重复所有这些给每一个度量值分别设定计算度量值的话,有没有一个简便的方法,少点coding呢? 同时,用户通过选择,在同一个visual里面显示不同的度量值(组). 此文涉及前文DAX/PowerBI系列 - 参数表(Parameter Table) - 多时间段数值对比的扩展部分,给出具体实例和

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

使用 Matplotlib Matplotlib 中有直方图绘制函数:matplotlib.pyplot.hist()它可以直接统计并绘制直方图.你应该使用函数 calcHist() 或 np.histogram()统计直方图. 1 使用pyplot.hist() 显示灰度图像直方图,代码如下: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread() plt.hist(img.ra

步骤: 统计原图像素每个像素的个数 统计原图像<每个灰度级的像素的累积个数 家里灰度级得映射规则 将原图每个像素点的灰度映射到新图 代码: clear all I=imread('1.jpg');                 %读入JPG彩色图像文件 imshow(I)                                  %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') I_gray = rgb2gray(I); %灰度化后的数据存入数组 imwrite(I_gray,'1_

直方图对数字数据的分析通常是一种有用的工具.不过,要从一个直方图获得可靠的结果,必须获得大量数据,通常是要10万到100万个点.如果需要分析一个ADC的数字输出,可以采用一片FPGA(图1). 图中显示了直方图.RAM和脉冲发生器部分,用于捕捉和显示基于14 位数据计算出来的直方图.RAM块是FPGA的内置RAM,而直方图块是用于计算的VHDL(高级设计语言)代码.本应用的VHDL代码也可以从http://www.edn.com/file/25820-Compute_a_histogram_in

格式化显示 格式规范微语言 中文版 以下整理自 python字符串格式化 *输出结果的空格在md预览中没效果(用代码块三个撇号就可以保留格式了) 一.使用格式化符来格式化字符串: Python支持的所有格式化符: 格式化符 意义 'd' 返回要格式化对象的十进制表示,如果可以 'i' 返回要格式化对象的十进制表示,如果可以 'o' 返回要格式化对象的八进制表示,如果可以 'u' 同格式化符'd' 'x' 返回要格式化对象的十六进制表示,如果可以[如果要求的前导,使用'0x'] 'X' 返回要格式

https://zhuanlan.zhihu.com/p/133484654 以财务报表分析为例,介绍通用的分析方法论,整体架构如下图所示: (点击查看大图) 我会围绕这五种不同的方法论,逐步阐述他们在 PowerBI 中的应用,之前已经介绍过前两个分析方法,本文谈一下第三种:趋势分析法的应用. 趋势分析法 趋势分析法是根据企业连续几年或几个时期的分析资料,运用指数或完成率的计算,确定分析期各有关项目的变动情况和趋势的一种财务分析方法. 趋势分析法的一般步骤是: 1.计算趋势比率或指数:2.根据

https://zhuanlan.zhihu.com/p/133484654 ​本文为星球嘉宾"海艳"的PowerBI数据分析工作实践系列分享之三,她深入浅出的介绍了PowerBI在数据分析中的应用,欢迎学习借鉴. 她的前两篇分享: PowerBI数据分析实践第一弹 | 水平分析法 PowerBI数据分析实践第二弹 | 结构百分比分析法 作者/海燕 上市IT公司经营计划专业经理,专注消费电子领域经营分析 以财务报表分析为例,介绍通用的分析方法论,整体架构如下图所示: (点击查看大图)

FFMpeg ver 20160219-git-98a0053 滤镜中英文对照 2016.02.21 by 1CM T.. = Timeline support 支持时间轴 .S. = Slice threading 分段线程 ..C = Command support 支持命令传送 A = Audio input/output 音频 输入/输出 V = Video input/output 视频 输入/输出 N = Dynamic number and/or type of input/out