python图片直方规定化函数

Question

python绘出这两张图像的直方图，对第一张图像进行直方图均衡化，第二张图进行直方图规定化！

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

好的，我很乐意为你解答问题。

首先，让我们分别解决这两个问题：一是将两张图像的直方图进行直方图均衡化，二是将一张图像进行直方图规定化。我们可以使用matplotlib库来实现这些操作。

对于第一个问题，我们需要使用sklearn库中的imbinarize函数来创建一个一维的信号，然后将这个信号与目标信号做差，然后将结果转化为二进制数。我们可以使用numpy库来进行这个操作。

这是一个简单的例子：

from sklearn.preprocessing import Imbinarize

# 生成目标信号
target_signal = np.random.randint(0, 1, size=10)

# 创建一维信号
signal = target_signal * 2 - 1

# 划分图像
plt.figure(figsize=(15, 15))
ax1 = plt.subplot(211)
ax2 = plt.subplot(212)
sns.histplot(signal, bins=10)
plt.title('Original Image')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 创建规范化的图像
img规范化 = imbinarize(signal, 1.0/3.0)
plt.figure(figsize=(15, 15))
ax1 = plt.subplot(211)
ax2 = plt.subplot(212)
sns.histplot(img规范化, bins=10)
plt.title('规范化后的 Image')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

对于第二个问题，我们需要先对图像进行预处理，然后在其中提取特征。我们可以使用scikit-learn库中的histfit函数来进行这个操作。

这是一个简单的例子：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.image import histogram_fit

# 加载图像
image = ...

# 提取特征
features = histogram_fit(image)

# 保存特征向量
np.save('features', features)

如果你有任何关于这个问题的问题，欢迎随时提问。