version) print("NumPy 版本:", np.__version__) print("matplotlib 版本:", matplotlib.__version__) 三、Matplotlib详解 Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。它提供了广泛的绘图选项,能够生成各种类型的图表、图形和可视化效果。下面是Matplotlib的一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图...
hist, xbins, ybins=np.histogram2d(h.ravel(),s.ravel(),[180,256],[[0,180],[0,256]]) 我们刚刚使用了OpenCV进行绘制二维直方图,我们得到的结果是尺寸为 80x256 的二维数组。因此,可以使用cv.imshow()函数像平常一样显示它们,它将是一幅灰度图像。 现在我们将使用Matplotlib进行绘图,matplotlib.pyplot.i...
import numpy as np # 创建虚拟数据集 x = np.random.randn(1000) # 随机生成1000个x值 y = np.random.randn(1000) # 随机生成1000个y值 步骤2:计算密度 接下来,我们需要计算数据点的密度。在Python中,我们可以使用numpy.histogram2d函数来实现。这将计算出在数据集的不同区域内有多少数据点。 import nump...
https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_histograms/py_2d_histogram/py_2d_histogram.html#twod-histogram 为什么只考虑h,s就够了呢? 因为其实亮度是很容易受外界影响的,我们认为一个颜色的本质特征是h和s。计算2D直方图,我们用的还是calcHist函数,不过参数得输入...
py = np.histogram(y, bins=bins)[0] / length #不加range使得结果跟matlab尽可能地相近; hy = - np.sum(py * np.log(py+1e-8)) #pxy = np.histogram2d(x,y,bins=bins,range=[[sigMin, sigMax], [sigMin, sigMax]])[0]/length ...
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv.imread('home.jpg')hsv = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV)hist, xbins, ybins = np.histogram2d(h.ravel(),s.ravel(),[180,256],[[0,180],[0,256]])第一个参数是H平面，第二个是S平面，第三个是每个箱子...
这个方法首先使用np.histogram2d()计算2D直方图数据,然后使用pcolormesh()绘制颜色网格。 4.1 对数刻度的2D直方图 对于分布不均匀的数据,使用对数刻度可能会更有帮助: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt np.random.seed(6)x=np.random.exponential(1,1000)y=np.random.exponential(1,1000)...
x = mu + sigma * np.random.randn(10000) # 数据的直方图 n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75) plt.xlabel('Smarts') plt.ylabel('Probability') #添加标题 plt.title('Histogram of IQ') #添加文字 plt.text(60, .025, r'$mu=100, sigma=15$') ...
Numpy还为此提供了一个特定的函数:np.histogram2d()。(记住,对于一维直方图我们使用了np.histogram())。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 hsv=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV)h,s=hsv[:,:,0],hsv[:,:,1]hist,xbins,ybins=np.histogram2d(h.ravel(),s.ravel(),[180,256],[...
hist, xbins, ybins = np.histogram2d(img_lab[...,1].flatten(), img_lab[...,2].flatten(), bins=[256,256], range=[[-128,128], [-128,128]]) hist = np.log(1+hist) hist = cv2.normalize(hist, 0, 255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8) ...