Python cucim.skimage.exposure.histogram用法及代碼示例

用法: cucim.skimage.exposure.histogram(image, nbins=256, source_range='image', normalize=False)

返回圖像的直方圖。

與 numpy.histogram 不同，此函數返回 bin 的中心，並且不會重新組合整數數組。對於整數數組，每個整數值都有自己的 bin，這提高了速度和intensity-resolution。

在展平圖像上計算直方圖：對於彩色圖像，應在每個通道上單獨使用該函數以獲得每個顏色通道的直方圖。

參數：

image：數組: 輸入圖像。
nbins：整數，可選: 用於計算直方圖的 bin 數量。對於整數數組，此值將被忽略。
source_range：字符串，可選: ‘image’(默認)確定輸入圖像的範圍。 ‘dtype’ 確定該數據類型圖像的預期範圍。
normalize：布爾型，可選: 如果為 True，則通過其值的總和對直方圖進行歸一化。

hist：數組: 直方圖的值。
bin_centers：數組: bin 中心的值。

例子：

>>> import cupy as cp
>>> from skimage import data
>>> from cucim.skimage import exposure, img_as_float
>>> image = img_as_float(cp.array(data.camera()))
>>> cp.histogram(image, bins=2)
(array([ 93585, 168559]), array([0. , 0.5, 1. ]))
>>> exposure.histogram(image, nbins=2)
(array([ 93585, 168559]), array([0.25, 0.75]))

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注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cucim.skimage.exposure.histogram。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：