matlab实现的三维直方图统计。用来统计数据的三维直方图。可适用于任何三维数据的统计

主要介绍了Python使用pylab库实现绘制直方图功能,结合实例形式分析了Python数据读取、遍历以及基于pylab库绘制直方图的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

一种新的直方图数字水印算法研究与设计 法律法规 安全开发 安全 安全架构 安全

Verilog实现的直方图均衡,RGB24为输入的灰度像素，HistEqualize_Out为输出的像素

matlab 自编灰度图像直方图 源程序 调试通过

从大型图像数据库中识别对象，基于直方图的方法在过去十年中已被证明是简单和有用的。 最初，这个想法是基于 swain [1] 推出的颜色直方图。 该算法介绍了我们提出的技术的第一部分，称为“直方图处理人脸识别”[2] 对于训练，使用具有 256 个灰度级的灰度图像。 首先，计算每个灰度级的频率并将其存储在向量中以供进一步处理。 其次，计算来自存储向量的连续九个频率的平均值，并将其存储在另一个向量中，以备以后在测试阶段使用。 该均值向量用于计算训练图像和测试图像的均值之间的绝对差异。 最后，找到的最小差异标识与测试图像匹配的类。 识别准确率为 99.75%（只有一个不匹配，即对象 17 的第 4 个图像识别失败） [1] MJ Swain 和 DH Ballard，“通过颜色直方图进行索引”，第三届计算机视觉国际会议 (ICCV) 会议录，第 390-393 页，日本大阪，1990 年。

简介： 本文介绍了图像检索的三种实现方式，均用python完成，其中前两种基于直方图比较，哈希法基于像素分布。 检索方式是：提前导入图片库作为检索范围，给出待检索的图片，将其与图片库中的图片进行比较，得出所有相似度后进行排序，从而检索结果为相似度由高到低的图片。由于工程中还包含Qt界面类、触发函数等其他部分，在该文档中只给出关键函数的代码。 开发系统：MacOS 实现方式：Qt + Python 方法一：自定义的直方图比较算法 a) 基本思路 遍历图片像素点，提取R\G\B值并进行对应的计数，得到原始直方图，但由于0-255的范围太大，因此每一个像素值的统计量均偏小，因此分别将R\G

直方图均衡、非锐化滤波、巴特沃兹高通、巴特沃兹低通、幅度谱相位谱重现、中值或均衡滤波、图像复原、彩色图像处理

将图像转换到HSV空间，并对其进行量化降维后，计算其颜色直方图

这是我完成的VC++6.0的一个小作业，实现的功能是输入一个班级内的同学成绩的分布段，做出折线图、直方图、饼图的程序，可以实现功能。