直方圖
關注創建者：博集華仿 創建時間：2019-07-27
直方圖的視頻教程
第四課 Matlab圖像直方圖均衡化
本課程適用于想學或想進行matlab做圖像處理的同學們，課程包含操作實現讀取圖片，將圖像直方圖均衡化并相應顯示，相應大家可以通過學習拓展到圖像分析的應用上，希望能長久的和大家一起學習進步。每一期視頻都會上傳相應的可運行的源碼附件。
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#310鋼板噴霧冷卻溫度變化及壁面液膜分布FLUENT仿真手把手零基礎入門進階有聲解說教程
5、視頻包含建模、模型處理、網格劃分、FLUENT仿真及基本云圖的后處理、粒徑直方圖的FLUENT生成方式（和EXCEL生成方式）、監測點溫度變化曲線的處理、CFD-POST云圖及動畫生成的操作及解說。 其它軟件版本也可以參考，界面都差不多，方法原理更是完全相同。 仿真助手，手把手教你做仿真！課程持續推送，歡迎關注！
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2-81基于matlab GUI的圖像處理
基于matlab GUI的圖像處理，功能包括圖像顏色處理（灰度圖像、二值圖像、反色變換、直方圖、拉伸變換）；像素操作（讀取像素、修改像素）、平滑濾波（均值平滑、高斯平滑、中值平滑）、圖像銳化（robert交叉梯度銳化、sobel梯度銳化、拉普拉斯銳化）、圖像邊緣檢測（拉普拉斯算子、sobel算子、prewitt算子、roberts算子、canny算子）。通過GUI以可視化的形式展現。
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直方圖的實例教程
S = sum(h.Values)
S = 1
7.繪制多個直方圖
生成兩個隨機數向量并在同一圖窗中針對每個向量繪制對應的一個直方圖。
x = randn(2000,1);
y = 1 + randn(5000,1);
h1 = histogram(x);
hold on
h2 = histogram(y);
由于直方圖的示例大小和 bin 寬度不同，很難將它們進行比較。對這些直方圖進行歸一化，這樣所有的條形高度相加的結果為 1 并使用統一的 bin 寬度。
h1.Normalization = 'probability';
h1.BinWidth = 0.25;
h2.Normalization = 'probability';
h2.BinWidth = 0.25;
8.調整直方圖屬性
生成 1,000 個隨機數并創建直方圖。返回直方圖對象以調整該直方圖的屬性，無需重新創建整個繪圖。
展開 示例.0044(1.0)
關鍵詞：復直方圖，諧波場，傳輸
1. 介紹
一個復合直方圖是標準直方圖的擴展，其顯示了一個實部和虛部分別具有確定范圍的復數場中數據點的個數。(“數據面源”)
在本示例中，在實部范圍為-0.75~ -0.25，虛部邊界為0.25~0.75的區域上有6個數據點。
2. 采用的示例數據：隨機位相分布
振幅 位相
3. 生成一個復合直方圖
4. 結果
5. 使暗區域可見
? 在暗區域隨機建立一個矩形標記
? 點擊視圖 基于選擇縮放
6. 解釋：振幅
有許多亮像素和許多暗像素只有少部分像素具有中間亮度。
7. 解釋：振幅
相位值分布均勻 - 如預期的隨機相位分布。
8. 調整復合直方圖：初始的
9. 調整復合直方圖：嵌入
10. 調整復合直方圖：更大的“格子”
11. 量化效果
8階振幅硬量化結果
8階相位硬量化結果
展開 （1）Python
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif']=['STSong']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedata_1 = np.random.randn(1000) + 10data_2 = np.random.randn((1000)) + 12plt.hist(data_1, bins=30)plt.hist(data_2, bins=30)plt.legend(['10為正態中心的數據分布','12為正態中心的數據分布'])plt.xlabel('區間')plt.ylabel('頻數')plt.title('直方圖')plt.show()
其繪制的條形圖如下圖所示：
關于在Python學習直方圖的繪制，方法如下圖所示：
（2）MATLAB
clc;clear;x=randn(1,1000)+10y=randn(1,1000)+12
histogram(x,30)hold onhistogram(y,30)
xlabel('區間')ylabel('頻數')title('直方圖')legend('以10為正態中心的數據分布','以12為正態中心的數據分布')
其繪制的直方圖如下圖所示：
從代碼上來看，兩者最大的區別是：python中可以直接生成隨機數，并可直接繪制在一張圖中；matlab需要使用histogram函數并只能生成隨機矩陣，所以我們定義一個一維數組來生成1000個隨機數，并且需要利用hold on命令來將圖繪制在一張圖中。總的來說，兩者思路還是一樣的。
展開 00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 直方圖
x=np.random.randint(0,10,100)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist(x,bins=bins,rwidth=0.5,align='left',color='r')
02 堆積（疊加）
x=np.random.randint(0,10,100)
y=np.random.randint(0,10,50)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist([x,y],bins=bins,rwidth=0.5,align='left',stacked=True,color=['b','g'])
03 并列
x=np.random.randint(0,10,100)
y=np.random.randint(0,10,50)
z=np.random.randint(0,10,30)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist([x,y,z],bins=bins,rwidth=0.5,align='left',stacked=False,color=['b','g','m'])
展開 00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 直方圖
x=np.random.randint(0,10,100)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist(x,bins=bins,rwidth=0.5,align='left',color='r')
02 堆積（疊加）
x=np.random.randint(0,10,100)
y=np.random.randint(0,10,50)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist([x,y],bins=bins,rwidth=0.5,align='left',stacked=True,color=['b','g'])
03 并列
x=np.random.randint(0,10,100)
y=np.random.randint(0,10,50)
z=np.random.randint(0,10,30)
bins=np.arange(0,11,1)
plt.hist([x,y,z],bins=bins,rwidth=0.5,align='left',stacked=False,color=['b','g','m'])
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直方圖的最新內容
工程師可以通過該軟件進行強大的熱圖像處理，包括尋找極值點、直方圖分析、溫度剖面繪制及圖像減法等。系統支持從實時熱視頻或存檔文件中提取任意區域（ROI）的溫度數據，并支持逐幀回放與報警觸發快照。此外，獨特的線掃描功能可將二維圖像轉化為連續的溫度變化曲線，廣泛適用于玻璃生產、塑料熱成型及傳送帶監測等工業場景。
▲ 圖13：TREF-SSA交叉分級的3D直方圖。（a）樣品A；（b）樣品B
結合三維拓撲直方圖可以看出，在85 ℃洗脫級分處樣品A呈現顯著主峰。而隨洗脫溫度上升，樣品B的晶片厚度從2.60 nm演化至高溫區的5.59 nm。說明樣品B在微觀物理層面上具有多種不同尺度的晶體結構協同作用，解釋了其力學剛度與韌性的平衡表現。
XL5300 近距離測距模塊介紹1個月前
該傳感器內置了基于直方圖的算法，能夠對玻璃罩進行校準并補償污漬或污染物，從而實現穩定可靠的運行。其采用了亞納秒光脈沖和特殊的人眼安全控制電路，符合 1 類人眼安全標準的要求。該傳感器通過窄帶濾光片和內置的陽光抑制算法將環境光噪聲降到最低，可用于室外陽光環境下的距離測量。測量數據及系統配置信息通過 I2C 快速模式通信接口進行傳輸。
本案例中，電抖動參數設置如圖3所示：
圖3.電抖動器件設置
抖動頻率和抖動幅度使用參數掃描型，掃面迭代次數為9次，如圖4和圖5所示：
圖4.抖動頻率參數掃描設置
圖5.抖動幅度參數掃描設置
3.運行結果
點擊運行，得到結果如下：
圖6.眼圖
圖7.時域直方圖
雙峰分布和異常值是影響估值結果準確性的兩大重要因素，可通過直方圖對其進行識別，這類基礎特征識別也被稱為基礎統計分析。
在課程學習過程中，你將接觸到各類實操細節，例如在使用Surpac進行任何統計分析前，需先創建復合測線文件。這些細節對整個實操流程至關重要，建議你做好相關學習準備。
祝你學習愉快！
光度一致性：像素強度直方圖統計差異，評估亮度、對比度等分布。
功能：
? 連接精測間和實驗室測量測試設備
? 自動讀入測量測試設備的數據文件
? 高亮顯示存在問題的特性，識別薄弱點
? 數據實時圖形化展示，如單值趨勢圖、直方圖、質量控制圖等
? 豐富的報警條件設置，如超差、超控制限、趨勢等
? 通過郵件、短信、釘釘、微信等方式發送報警通知
? 可要求操作員記錄事件、原因及糾正措施
? 數據歸檔以方便后續分析追溯偏差成因
?
交互式可視化</p><p> 三維視圖、切片、剖面、變形展示、熱點區域標注、交互式繪圖（曲線、直方圖、散點圖）。</p><p>2. UI 設計要點</p><p> 模塊化、可自定義布局、快捷鍵、模板化工作區、便于對比分析的多視圖并排和疊加。</p><p>3.
</p><p>統計與分布分析：均值、方差、峰度、直方圖、PDF、時間序列分析、功率譜等。</p><p>數據降維與降噪：濾波、平滑、局部擬合、小波變換、降維方法（POD、ICA、DMD 等的可選實現）。</p><p><strong>4.時間與動畫能力</strong></p><p>時間步的逐幀查看、時間線滑塊、時間重采樣/插值、動態更改參數的可視化。
</p><p>全局與局部統計：全局/區域均值、最大/最小值、直方圖、PDF、時間序列分析、局部敏感區分析。</p><p>動畫回放、時間線控制、逐步查看不同時間步的結果。</p><p>動量、能量平衡、反力/內力隨時間的演化。
