直方图bin的理解

最新推荐文章于 2024-10-29 15:01:40 发布
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博客提及了直方图条形个数bins。在数据分析中，bins用于确定直方图中条形的数量，这对于数据的可视化呈现和分析有重要意义。

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bins：直方图条形的个数；

直方图与bin
weixin_34023863的博客
01-01 4650
    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...
Matplotlib | 理解直方图中bins表示的数据含义
HG0724的博客
11-19 803
这样看数据的结果 相对难理解 直接放入极端情况 bins=1。查看当bins=30时，各个柱子内数据点的数量。
直方图中bins应如何理解及处理
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那年聪聪
03-16 2万+
直方图中bins应如何理解及处理
关于颜色直方图中bins的理解
a707931675的博客
10-17 5137
CV基础（bin） 关于颜色直方图中bins的理解 每个直方图，通常都可以用一个列向量来表示，列向量里面的每一个值就是一个bin，比如说列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin。 对于颜色直方图来说，横坐标是颜色空间（对应灰度直方图的灰度值），纵坐标是该颜色的像素点的数量。对于常用的RGB坐标一共有256x256x256=16777216种，这样横坐标过多，而且很多横坐标对应的像素点数量很少，整个直方图会很稀疏。 因此将颜色空间划分为若干个小的颜色区间，对于每个颜色通道（R,G,B），每32个划
pcl小知识（三）——直方图（histogram）中的bins应如何理解
liukunrs的博客
05-27 7504
本文是针对PCL程序中的statistical_removal离群点检测滤波器原理文章《Towards 3D Point Cloud Based Object Maps for Household Environments Robotics and Autonomous Systems Journal (Special Issue on Semantic Knowledge)》中的问题。
直方图中bin的说明
Cche的博客
09-12 2万+
    每个直方图，通常都可以用一个列向量来表示，列向量里面的每一个值就是一个bin，比如说列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin。       对于彩色图像，一般是rgb图像，都是3-channel，每个channel一般是255个灰度级，即每个通道对应8个bin，那么一幅RGB图像就对应8x8x8=512bin。         对应于彩色图像为什么是512bins呢？为什么是8*8...
直方块直方图和折线直方图
09-13
直方块直方图是直方图最常见的表现形式，每个bin用一个矩形表示，矩形的高度对应于该bin的数据点数量。这种方式直观且易于理解，尤其在展示连续变量的分布时非常有用。在直方块直方图中，可以通过调整bin的大小和...
huidutuzhifangtu_RGB空间直方图_灰度直方图_颜色直方图_
09-29
在0到255的灰度级范围内，直方图的每个bin（区间）代表一个灰度级别，而bin的高度则表示该灰度级别的像素数量。通过灰度直方图，我们可以分析图像的整体亮度分布，识别图像的亮部、暗部以及可能存在的噪声。 接下来...
bin.zip_pan1a9_直方图_读入图片 分波段显示 输出直方图
07-15
直方图能够直观地反映出图像中各个灰度级的像素分布情况，这对于理解和优化图像质量至关重要。在这个主题中，我们将深入探讨如何利用编程语言（如MATLAB）来读取图片，分波段显示，并输出其直方图。 标题"bin.zip_...
直方图均衡化算法原理及bins的理解
曲草的博客
03-19 5323
我们知道提高图像对比度的变换函数f(x)需要满足以下条件： f(x)在0<=x<=L−1上单调递增(不要求严格单调递增),其中L表示灰度级（L=256） f(x)的范围是[0,L−1] 我们知道当图像直方图完全均匀分布的时候，此时图像的熵是最大的（随机变量每个值的概率都相同时，概率最大），图像对比度是最大的。所以，理想情况下，图像经过变换函数f(x) 变换后，直方图能够均匀分布，此时...
如何用python绘制灰度直方图_python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法
weixin_39922642的博客
11-23 760
本篇文章主要介绍了python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧直方图会让你对图像的强度分布有一个全面的认识。它是一个在x轴上带有像素值（从0到255，但不总是），在y轴上的图像中对应的像素数量的图。这只是理解图像的另一种方式。通过观察图像的直方图，你可以直观地看到图像的对比度、亮度、强度分布等。现在几乎所有的图像处...
python 直方图每个bin中的值_opencv python 直方图
weixin_39812465的博客
11-23 708
理论可以将直方图视为图形或绘图，它可以从中全面了解图像的强度分布. 它是在X轴上具有像素值（范围从0到255，并非总是）的图和在Y轴上的图像中的对应像素数.查找直方图BINS：像素值区间的像素数.例如将整个直方图分成16个子部分，每个子部分的值是其中所有像素数的总和，每个子部分称为“BIN”.DIMS：收集数据的参数数量，在这种情况下，我们只收集有关一件事，强度值的数据，所以这里是1.RANGE：...
OpenCV——直方图
保持一颗敬畏之心，简单地调用C++，适当地向C++妥协，让以后的自己看懂代码，让别人看懂代码。
01-20 1170
目录前言直方图图像色深(bit depth)和位深度的区别图像直方图图像直方图中bin的概念直方图的应用直方图均匀化全局局部直方图比较直方图反向投影 前言 直方图 完成下面的操作先，记得先pip install matplotlib 图像色深(bit depth)和位深度的区别 位深是指存储每个像素所用的位数，例如一副32位100100像素的图片，其大小为：100100*32/8=40000 个字节， 原来一直以为图像色深就是位深度，后来网上搜了下才知道这2个是完全不同的概念。图像深度是指存储每个象素
OpenCV图像处理之直方图
weixin_38871988的博客
11-24 378
直方图 直方图是对数据进行统计的一种方法，并且将统计值组织到一系列实现定义好的 bin 当中。其中， bin 为直方图中经常用到的一个概念，可以译为 “直条” 或 “组距”，其数值是从数据中计算出的特征统计量，这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。 图像直方图（Image Histogram）是用以表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素个数。这种直方图中，横坐标的左侧为较暗的区域，而右侧为较亮的区域。因此一张较暗图片的直方图中的数据多集中于左侧和中间部分，而整体明亮、只有少
2021-07-25
qq_41032328的博客
07-26 796
直方图 直方图是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。这是理解图像的另一种方式。通过查看图像的直方图，您可以直观地了解该图像的对比度，亮度，强度分布等。 一些概念 BINS：直方图显示每个像素值的像素数，即从0到255。即您需要256个值来显示上面的直方图。但是考虑一下，如果您不需要分别找到所有像素值的像素数，而是找到像素值间隔中的像素数怎么办？ 例如，您需要找到介于0到15之间的像素数，然后找到16到31之间，…，240到255之间的像素数。只需要16个值即可表
直方图绘制 如何选择bins数
chenhepg的博客
12-16 1万+
@创建于：20201216 @修改于：20201216 文章目录1、直方图分bin的必要性2、计算bin数的方法2.1 SquareRoot2.2 Sturges2.3 Freedman-Diaconis2.4 Scott3、参考链接 1、直方图分bin的必要性 在python、matlab、ROOT(https://root.cern.ch/)语言中，画直方图（histogram）来观察众多事例的整体分布是一种非常有效的方式。为了更客观且较好的方式反映数据本身的分布形态，需要对bin数（bin等宽情况）进
python 直方图每个bin中的值_人脸识别中常用的几种分类器
weixin_39643865的博客
11-23 153
在人脸识别中有几种常用的分类器，一是最邻近分类器；二是线性分类器（1）最邻近分类器最近邻分类器是模式识别领域中最常用的分类方法之一，其直观简单，在通常的应用环境中非常有效。因此在人脸识别问题中有着广泛的应用。最邻近方法是这样定义的：假设训练样本（X,Y）={xi,yi | i=1,2,...n},这里xi代表第i个样本的特征向量，yi是该样本的类别标签。对于一个新的待分类样本xi，最邻近分类器预测...
BCD和BIN什么区别
m0_51103119的博客
10-29 1033
BCD（Binary-Coded Decimal）和 BIN（二进制）是两种不同的编码方式，它们的主要区别在于编码方法和表示方式：
直方图bin width
最新发布
07-07
选择直方图的最佳 bin 宽度是数据可视化中的关键步骤，它直接影响对数据分布形态的理解。bin 宽度过大会掩盖数据的细节特征，而 bin 宽度过小则可能导致噪声干扰增强，使得数据分布变得难以辨识。以下是几种常用的方法来选择合适的 bin 宽度。 ### 1. 使用经验法则 **Sturges 公式**是一种经典的方法，适用于近似正态分布的数据。该公式建议的 bin 数为： $$ k = \log_2(n) + 1 $$ 其中 $ n $ 是数据点的数量。根据这个公式可以反推出每个 bin 的宽度： $$ \text{bin width} = \frac{\max(x) - \min(x)}{k} $$ 这种方法简单易用，但在处理非正态分布或大数据集时可能不够准确 [^1]。 ### 2. Freedman-Diaconis 规则 该规则基于四分位距（IQR），适用于具有长尾分布或异常值的数据。其 bin 宽度计算如下： $$ \text{bin width} = 2 \times \text{IQR}(x) \times n^{-1/3} $$ 其中 IQR 是数据的四分位间距，$ n $ 是样本数量。此方法对异常值更稳健，能够更好地反映真实的数据分布特征 [^5]。 ### 3. Scott’s Rule Scott 提出的规则也考虑了数据的标准差 $ \sigma $ 和样本数 $ n $，其 bin 宽度定义为： $$ \text{bin width} = 3.5 \times \sigma \times n^{-1/3} $$ 与 Freedman-Diaconis 类似，该方法在处理正态分布数据时表现良好，尤其适合于光滑分布的估计 [^5]。 ### 4. 数据驱动的自动选择方法 在 Python 中，`matplotlib.pyplot.hist()` 支持使用 `'auto'` 或 `'fd'` 等参数让系统自动选择 bin 数量或宽度。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt data = [...] # 替换为实际数据 plt.hist(data, bins='auto') plt.title('Histogram with Automatic Bin Width Selection') plt.show() ``` 这将根据数据特性自动应用最优策略，如 Freedman-Diaconis 或 Sturges 等算法 [^5]。 ### 5. 可视化试错法 除了数学方法外，手动尝试不同的 bin 宽度也是一种实用手段。通过绘制多个不同 bin 宽度的直方图，观察哪种设置最能清晰表达数据结构。例如，在 R 的 `ggplot2` 包中可以轻松实现这一过程： ```r library(ggplot2) ggplot(data = obama_vs_mccain, aes(x = Obama)) + geom_histogram(binwidth = 5, fill = "blue", color = "black") + ggtitle("Histogram with Custom Bin Width") ``` 这种方式虽然主观，但在缺乏明确统计规则的情况下非常有效 [^4]。 --- ###
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