直方图计算模板
用样本频率分布估计总体分布第二课
1
用样本的频率分布估计 总体分布(二)
2
回顾
画一组数据的频率分布直方图,可以按以下的 步骤进行:
一、求极差，即数据中最大值与最小值的差 二、决定组距与组数 ：组距=极差/组数 三、分组,通常对组内数值所在区间，
取左闭右开区间 , 最后一组取闭区间 四、登记频数,计算频率,列出频率分布表
五、画出频率分布直方图（纵轴表示频率／组距）
7
新课讲解
频率分布折线图
频率/组距
0.50
0.40 0.30 0.20 0.10
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 月平均用水量/t
连接频率直方图中各小长方形上端中点的折线，叫 频率分布折线图
8
当样本容量无限增大，分组的组距无限缩小，那 么频率分布折线图就会无限接近一条光滑曲线
0.00047 0
0.00033 0.0002
频率/组距 0.0014
0.0012
0.001
0.0008
0.0006
0.0004
0.0002
0
26
750 1050 1350
16510
1950 2250 2550
理论迁移
例 某地区为了了解知识分子的年龄结构， 随机抽样50名，其年龄分别如下：
42，38，29，36，41，43，54，43，34，44， 40，59，39，42，44，50，37，44，45，29， 48，45，53，48，37，28，46，50，37，44， 42，39，51，52，62，47，59，46，45，67， 53，49，65，47，54，63，57，43，46，58. (1)列出样本频率分布表； (2)画出频率分布直方图； (3)估计年龄在32～52岁的知识分子所占的比例 约是多少.
《学习OpenCV》第7章 直方图与匹配
这里的hist表示直方图，factor表示直方图归一化后的数
值（通常情况下设为1）。注意，factor是一个double类 型的数据，尽管函数CvHistogram()的内部数据类型通 常都是float——这进一步说明了OpenCV是一个不断改 进的项目！ 接下来的一个很方便的函数是阈值函数：
目录
• • • • • 直方图的基本数据结构 访问直方图 直方图的基本操作 一些更复杂的策略 练习
直方图的基本数据结构
首先直接查看CvHistogram的数据结构。
typedef struct CvHistogram { int type; CvArr* bins; float thresh[CV_MAX_DIM][2]; for uniform histograms float** thresh2; for nonuniform histograms CvMatND mat; embedded matrix header } for array histograms
CvHistogram* cvMakeHistHeaderForArray( int dims, int* sizes, CvHistogram* hist, float* data, float** ranges = NULL, int uniform = 1 );
在这种情况下，hist是指向CvHistogram数据结构的指针， data是指向存储直方图bins的大小为 sizes[0]*sizes[1]*..*sizes[dims-1]的区域的指针。注意， data是浮点数指针，因为直方图的内部数据类型描述
图7-1：方向梯度的局部直方图，用以寻找手及其特征（姿态）。这里“胜出” 的姿态（最长的垂直条）就是正确识别的“L”（向左移动）
CPK模板(直方图)
0.029988 0.0300153 2.22 2.51 1.93 1.93 2.36 2.67 2.05 2.05 0.56 -0.07 1.19 -0.07 0.53 -0.07 1.14 -0.07
0.072121 0.1150155 1.0562475 0.46 0.13 0.79 0.13 0.50 0.14 0.85 0.14 * * 0.27 0.27 * * 0.30 0.30 * * 0.57 * 0.57 * 0.52 * 0.52 43406.45 * 43406.45
12
产品名称 aa 产品描述 试产1 5 尺寸 1 8 30 25 20 15 10 5 0 3.76 3.84 3.93 频率 上、下限界线
客
户
aa
人员设备 2#机 张三 图表 整体 组内
编号1 的直方图
4.02
4.11
4.20
16 14 12 10 8 6 4 2 0 9.85 9.89
编号2 的直方图
制程能力报表
产品编号 生产工序 规格编号 规格描述 子组大小 规格值 上公差 下公差 上限值 下限值 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 样本数 平均值 最大值 最小值 极差 标准差(整体) 标准差(组内) Pp (整体) PPL (整体) PPU (整体) PpK (整体) Cp (组内) CPL (组内) CPU (组内) Cpk (组内) 预期整体PPM<下限 预期整体PPM>上限 合计PPM 123 aa 1 长度 1 4 0.2 -0.2 4.2 3.8 测量值 4.05043 4.04411 4.06679 4.0192 4.04506 4.04162 4.05493 4.05408 4.04105 4.03584 4.00465 4.02052 3.97883 4.05915 4.00664 3.97397 4.05678 4.02391 4.00482 4.03765 4.03066 4.02009 4.01724 4.04028 4.00943 4.0244 3.96437 3.9936 4.07019 4.04006 4.04752 4.0716 4.02016 3.98222 3.98232 4.04025 4.03551 3.96778 4.00124 4.04367 4.00203 4.0276 4.04905 4.03546 4.02892 3.98852 4.00259 4.11054 4.0462 3.99268 50 4.0261242 4.11054 3.96437 0.14617 2 孔径 1 10 0.05 -0.05 10.05 9.95 测量值 9.944 9.9211 9.9248 10.0081 9.8685 9.8948 9.9733 9.9326 9.9526 9.9871 9.9077 9.9756 9.937 9.9501 9.9561 9.9617 9.9167 9.9451 9.9782 9.9544 9.9299 10.0117 9.8994 9.9258 9.9283 9.9229 9.9564 9.9497 9.947 9.9386 9.9323 9.9687 9.9752 9.9288 9.9506 9.9512 9.9614 9.8993 9.9313 9.9092 9.9798 9.9102 9.939 9.945 9.9682 9.9835 9.891 9.9099 9.9681 9.9628 50 10.0117 9.8685 0.1432 3 厚度 1 100 0.2 0 100.2 100 测量值 100.058 99.962 99.978 99.993 99.978 100.12 99.96 99.989 100.037 100.058 99.985 100.023 100.14 100.011 100.071 100.04 100.044 100.113 100.046 100.034 99.976 99.997 100.046 99.984 100.123 100.141 100.078 99.901 99.977 100.001 100.083 99.88 99.99 100.244 100.027 99.975 99.907 100.014 99.996 100.005 100 99.996 100.018 99.948 100.123 100.113 100.036 100.177 100.101 99.932 50 100.244 99.88 0.364 0.3 * 测量值 0.3 0.2 0.1 0 0.2 0.3 0.1 0.2 0.2 0 0.2 0.2 0.2 0.1 0.3 0.3 0.1 0.1 0.2 0.4 0.4 0.3 0.2 0 0.4 0.1 0.3 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 0.3 0.3 0 0 0.2 0.4 0.3 0.3 0.3 0.2 0 0.2 0.3 0.1 0.2 0.2 0.3 50 0.206 0.4 0 0.4 4 尺寸 1 0.3 0 0 * 8 测量值 8.9664 12.0354 8.5259 9.0799 10.3134 11.2894 8.8717 10.8088 9.5732 7.9177 8.9744 10.898 9.1509 9.6822 8.9207 8.6744 10.3684 9.8528 10.7878 8.2292 12.4574 8.2399 10.3513 11.1751 9.8249 9.4695 11.2272 9.7911 8.8306 8.6902 8.6776 10.1656 9.7234 9.4065 9.8901 10.1753 9.8861 9.8458 12.2528 8.5514 10.017 11.1971 10.7053 9.4089 10.7356 9.7589 9.3851 9.0092 8.9021 9.7672 50 9.808776 12.4574 7.9177 4.5397 14
数字图像处理(直方图).
An
Combining
DFRT( n )
Renewed output images An exp(j n ) Cn
IDFRT( n )
Several input images Rn an exp(jn )
1 1 an , 0 n n n Updated input images a0 exp(j0 ) a0
15
按列统计的直方图
histc(pascal(3),1:6) produces the array [3 1 1; 0 1 0; 0 1 1; 0 0 0; >> pascal(3) 0 0 0; ans = 0 0 1]
1 1 1 1 2 3 1 3 6
每列目标数据的个数 统计
16
其他类型的统计图
条状图：bar x = 1:5; y = [0.2,0.3,0.1,0.8,0.9; 0.5,0.6,0.2,0.7,0.1]; bar(x,y');
20
其他类型的统计图
累加式条状图：barh rand('state',0); figure; barh(rand(10,5),'stacked'); colormap(cool)
6
彩色图像直方图
axes(‘Position’,*0.1,0.1,0.8,0.2+);% 生成坐标轴 stem(0:255,h1,'Marker','None','Color','r'); set(gca,'YColor','r','Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.3,0.8,0.2]); stem(0:255,h2,'Marker','None','Color',[0,0.6,0]); set(gca,'YColor',[0,0.6,0],'Ytick',[0.005,0.01],'Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.5,0.8,0.2]); stem(0:255,h3,'Marker','None','Color','b'); set(gca,'YColor','b','Ytick',[0.01,0.02],'Xlim',[0,255]);
一目了然——数据可视化模板【55个】
一目了然——数据可视化模板【55个】数据可视化是理解和传达数据的关键工具。
通过将数据转换为图形或图表形式，我们可以快速识别模式、趋势和关联，从而做出更明智的决策。
本文档提供了55个数据可视化模板，涵盖了各种场景和需求。
这些模板可以帮助您创建专业、直观和引人注目的数据可视化。
1. 柱状图柱状图是一种常用的数据可视化方式，适用于比较不同类别的数据。
您可以使用它来展示销售数据、用户统计或任何分类数据。
2. 折线图折线图用于显示随时间变化的数据。
它适用于展示趋势和周期性变化，如股票价格、天气数据或网站流量。
3. 饼图饼图用于展示各部分占总量的比例。
它适用于展示市场份额、预算分配或任何比例数据。
4. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。
它适用于展示回归分析、社交网络或任何坐标数据。
5. 气泡图气泡图是一种扩展的散点图，其中每个数据点都由一个气泡表示。
它适用于展示三个维度的数据，如地球上的地震活动。
6. 热图热图用于展示矩阵中的数值关系，通过颜色强度来表示数据的相对大小。
它适用于展示基因表达、社交网络或任何矩阵数据。
7. 雷达图雷达图用于展示多个维度的数据。
它适用于展示个人或组织的绩效指标，如运动员的表现或企业的财务状况。
8. 树状图树状图用于展示层次结构数据。
它适用于展示组织结构、家谱或任何树状数据。
9. 箱线图箱线图用于展示数据的分布情况。
它适用于展示学生成绩、产品质量或任何分布数据。
10. 直方图直方图用于展示连续数据的分布情况。
它适用于展示年龄分布、工资范围或任何连续数据。
11. 堆叠柱状图堆叠柱状图用于展示多个类别的数据总和。
它适用于展示各部门的销售数据或任何多维度数据。
12. 堆叠折线图堆叠折线图用于展示多个类别的数据随时间的变化。
它适用于展示不同产品或部门的销售趋势。
13. 组合图组合图将多个图表类型组合在一起，以展示不同维度的数据。
它适用于展示复杂的数据关系，如网站用户行为分析。
14. 滑块图滑块图用于展示可调节的参数。
非参数密度估计应用举例
非参数密度估计应用举例：直方图密度估计是应用最早也是应用最为广泛的密度估计方法,它是用一组样本构造概率密度的经典方法"在一维情况下,实轴被划分成一些大小相等的单元格,每个单元格上估计的图像为一个阶梯形,若从每一个端点向底边作垂线以构成矩形,则得到一些由直立的矩形排在一起而构成的直方图,直方图的名称也由此而来,一幅灰度图象与其直方图表示直方图概率密度估计的数学表达式为：能够对直方图密度估计产生影响的因素主要有以下两个方面:1原点的选择显示了对一组相同的样本数据进行密度估计,在带宽相等原点不同的情况下所建立的两个直方图"虽然选择的带宽相等,但是从图中可以看出,两个直方图右边峰值的宽度以及每个直方图中两个峰值之间的分隔形式是不同的"2带宽的选择一方面,带宽太大时,平均化的作用突出了,而淹没了密度的细节部分,使得潜在密度函数的细节部分将不能被充分的体现;而另一方面,当带宽太小时,则随机性影响太大,而产生极不规则的形状,直方图的变化将过于剧烈以致于无法对直方图进行正确的识别"直方图密度估计具备以下几个方面的优点:(l)概念简单易于使用"(2)不需要保留采样点"(3)在样本容量较大,窗宽较小的情况下,所得的图像可以显示密度的基本特征" 当然,直方图密度估计也存在一定的问题:1直方图密度估计在高维空间很少有实效"2直方图密度估计的结果是不连续的,即在区域的边界处密度估计值会突降为0,使得对每一个区间中心部分密度估计较准,而边缘部分较差,从统计学角度看效率较低"非参数密度估计作为像素点样本特征建模的工具在运动目标跟踪中得到了非常广泛的应用为了便于后续的研究和介绍,在此首先给出本章接下来的介绍中需要使用的几种表达方式的相关说明(l)参考区域:用R表示,指通过手动或者自动方式给出的包含要跟踪目标的一块规则图像区域,该区域作为在连续的视频序列中实现跟踪的参考"(2)目标区域:用O表示,指在当前视频帧中用于与参考区域比较的图像区域,该区域与参考区域的相似性程度是目标定位的依据(3)跟踪窗口:指跟踪算法输出的一块图像区域，本章以该窗口对跟踪目标的覆盖程度代表跟踪结果的精度(4)目标位置:通常以跟踪窗口的中心位置表示对目标的跟踪结果(5)定位:指确定运动目标所在位置的过程基于像素点样本颜色特征直方图建模，均值位移定位的运动目标跟踪方法由Dorin Comaniciu等人于2000年提出,该方法是一种即基于特征同时又基于梯度下降的跟踪方法,其跟踪过程可以分为以下三个步骤:(l)采用非参数核直方图密度估计技术分别对选定的参考区域和可能包含运动目标的目标区域中的像素点样本颜色特征进行建模,得到参考模型和候选模型。
数字图像处理计算题复习精华版
实用标准文档30452 计算题复习一、 直方图均衡化（P68）对已知图像进行直方图均衡化修正。
例：表 1 为已知一幅总像素为 n=64×64 的 8bit 数字图像（即灰度级数为 8），各灰度级（出现的频率）分布 列于表中。
要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。
表1原图像灰 原各灰度级 原分布概率度级 rk 像素个数 nkpr(rk)r0=07900.19r1=110230.25r2=28500.21r3=36560.16r4=43290.08r5=52450.06r6=61220.03r7=7810.02解：对已知图像均衡化过程见下表：原图像灰度级 rk原各灰度级 原分布概率 累积分布函像素个数 nkpr(rk)数 sk 计取整扩展sk 并r0=07900.190.191r1=110230.250.443r2=28500.210.655r3=36560.160.816r4=43290.080.896r5=52450.060.957r6=61220.030.987r7=7810.021.007画出直方图如下：确定映射 对应关系rk→sk0→1 1→3 2→5 3→6 4→6 5→7 6→7 7→7新图像灰度级 sk1 3 5新图像各灰 度级像素个数 nsk7901023850新图像分 布概率ps(sk)0.190.250.2169850.2474480.11（a）原始图像直方图 **以下部分不用写在答题中。
其中： ① rk、nk 中 k = 0，1，…，7文案大全（b）均衡化后直方图实用标准文档k ② p（r rk）= nk／n，即计算各灰度级像素个数占所有像素个数的百分比，其中 n n j ，在此题中 n=64×64。
j0 k ③ sk计 pr (rj ) ，即计算在本灰度级之前（包含本灰度级）所有百分比之和。
j0④ sk并 int[( L 1)sk计 0.5]，其中 L 为图像的灰度级数（本题中 L = 8），int[ ]表示对方括号中的数字取整。
直方图模板
分组数据 9.11 9.31 9.42 9.52 9.63 9.73 9.83 9.94 10.04 10.15 10.25
9 .1 1 8 .0 9 .3 4
freq 1 4 17 26 33 37 44 40 28 26 12
9 .6 33 9 .7 37 9 .8 44
柱数
上限 下限 σ AVE MAX MIN n 区间 柱数 组距 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 0.00 0 0.00
分组数据
60
freq 1 0 2 6 6 10 12 21 36 57 48
5 .0 6 5 .0 10 5 .1 12 5 .1 21 5 .2 36
柱数
上限 下限 σ AVE MAX MIN n 区间 柱数 组距 16.00 0.00 0.29 9.80 10.88 9.11 291 1.77 18 0.10
150.00% 400.00%
0
% 8.03% 140.00% 33.67% 57.14% 120.00% 85.53% 100.00% 112.93% 131.54% 80.00% 135.15% 122.49%
60.00% 160.00%
柱数
NO 上限 下限 σ AVE MAX MIN
絶縁抵抗(MΩ) 端子間抵抗X(Ω) 端子間抵抗Y(Ω) 直線性X(% ) 直線性Y(% ) 回路抵抗X(% ) 回路抵抗Y(% )
分组数据
60
freq 1 1 10 16 21 26 55 55 36 38 10
1 .3 21 1 .4 26 1 .5 55 1 .6 55 1 .7 36
柱数
上限 下限 σ AVE MAX MIN n 区间 柱数 组距 7.00 0.00 0.11 5.21 5.55 4.76 291 0.79 18 0.05
excel直方图模板
分布
1.在数据区填入100个数据。 2.根据图型进行判定直方图的类型： 2.1直方图为对称时，制程正常； 2.2其它类型时（如锯齿型，偏峰型，陡壁型，平顶型，双峰型，孤岛型），制程异常： a.锯齿型：数据呈上升和下降交替，原因是分组过多（本流程不适用） b.偏峰型：频数突然增加或减少 c.陡壁型：平均值远离直方图的中间值。原因可能是过程中心偏离目标值。 d.平顶型：各区组的频度数较平均。原因可能是不同组零件混到一起。 e.双峰型：频度数有两个峰，靠近均值的频度少。原因可能是两台不同设备生产或在不同工艺下生产等 f.孤岛型：分布最远处频度较高，原因可能是测量错误或混有另一分布的数据。
区间数量 1 5 10 18 28 18 12 5 2 1
分析主
题
数据区 1
2
3
4
1
1
2
3
4
2
2
3
4
4
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
5
5
5
5
5
6
5
5
5
5
7
5
5
5
5
8
5
5
5
5
9
5
5
5
5
10
5
5
5
5
30 25 20 15 10 5 0
1-1.9
1.9-2.8
2.8-3.7
直方图分析要领表
5
6
7
8
9
6
4
4
7
2
6
4
4
7
2
6
6
6
7
Excel表格中怎么制作正态分布图和正态曲线模板？
Excel表格中怎么制作正态分布图和正态曲线模板？excel怎么画正态分布和正态曲线的模板？下⾯我们就来看看详细的制作教程，以后只要将新的样本数据替换，就可以随时做出正态分布图来，很简单，请看下⽂详细介绍。
Excel2007 绿⾊版精简免费[58MB]类型：办公软件⼤⼩：58MB语⾔：简体中⽂时间：2016-06-27查看详情⼀、计算均值，标准差及相关数据1、假设有这样⼀组样本数据，存放于A列，⾸先我们计算出样本的中⼼值（均值）和标准差。
如下图，按图写公式计算。
为了⽅便对照着写公式，我在显⽰“计算结果”旁边⼀列列出了使⽤的公式。
公式直接引⽤A列计算，这样可以保证不管A列有多少数据，全部可以参与计算。
因为是做模板，所以这样就不会因为每次样本数据量变化⽽计算错误。
Excel在2007版本以后标准差函数有STDEV.S和STDEV.P。
STDEV.S是样本标准偏差，STDEV.P是基于样本的总体标准偏差。
如果你的Excel⾥没有STDEV.S函数，请使⽤STDEV函数。
2、正态分布直⽅图需要确定分组数，组距坐标上下限等。
如下图写公式计算。
分组数先使⽤25，上下限与中⼼值距离(多少个sigma)先使⽤4。
因为使⽤公式引⽤完成计算，所以这两个值是可以任意更改的。
这⾥暂时先这样放3、计算组坐标。
“组”中填充1-100的序列。
此处列了100个计算值。
原因后⾯再解释。
在G2，G3分别填⼊1，2。
选中G2，G3单元格，将⿏标放在右下⾓选中框的⼩⿊⽅块上。
当⿏标变成⿊⾊⼗字时，下拉。
直⾄数值增加⾄100。
如下两图4、如下图，H2输⼊公式=D9，H3单元格输⼊公式=H2+D$7。
为了使公式中⼀直引⽤D7单元格，此处公式中使⽤了⾏绝对引⽤。
5、选中H3单元格，将⿏标放在右下⾓选中框的⼩⿊⽅块上。
当⿏标变成⿊⾊⼗字时双击，填充H列余下单元格。
6、计算频数。
如图所⽰，在I2，I3分别填写公式计算频数。
同样，选中I3单元格，将⿏标放在右下⾓选中框的⼩⿊⽅块上。
用频率分布直方图估计总体分布
答案 不能,因为把样本数据做成频率分布直方图后就失去了原始数据.
问题 2: 给出样本数据的频率分布直方图,可以求出数据的众数、中位数和平均数吗?
答案
可以近似地求出
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1.利用频率分布直方图求数字特征
(1)众数是最高的矩形的底边的中点;
(2)中位数左右两侧直方图的面积相等;
(3)平均数等于每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和.
生产的产品是否有 75%以上为一等品?
参考数据: 150≈12.2
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方法指导
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(1)区间中点值和频率相乘,再分别相加可得平均数,再利用方差
公式可求方差;(2)由质量指标值在(185,215)内的频率可得一等品的百分比.
解析
(1)由频率分布直方图可得
=170×0.02+180×0.09+190×0.22+200×0.33+210×0.24+220×0.08+230×0.02=20
则 0.0050×20+0.0075×20+0.0150×(a-40)=0.5,解得 a=
中位数的估计值为
170
3
.
170
3
,即所有参赛选手得分的
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任务 1: 频率分布直方图中简单的数字计算
问题 1:频率分布直方图的横轴表示什么?
答案
频率分布直方图的横轴表示样本数据..
问题 2: 如何计算频率分布直方图中每一小组的频率.
们的得分按照[0,20],(20,40],(40,60],(60,80],(80,100]分组,绘成频率分布直方图(如图).
问题 1:如何求图中 x 的值?
4.OpenCV-Python——模版匹配、直方图
4.OpenCV-Python——模版匹配、直⽅图⼀、模版匹配1、模版匹配 模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地⽅）的差别程度，这个差别程度的计算⽅法在opencv⾥有6种，然后将每次计算的结果放⼊⼀个矩阵⾥，作为结果输出。
假如原图形是AxB⼤⼩，⽽模板是axb⼤⼩，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)。
TM_SQDIFF：计算平⽅不同，计算出来的值越⼩，越相关TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越⼤，越相关TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越⼤，越相关TM_SQDIFF_NORMED：计算归⼀化平⽅不同，计算出来的值越接近0，越相关TM_CCORR_NORMED：计算归⼀化相关性，计算出来的值越接近1，越相关TM_CCOEFF_NORMED：计算归⼀化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关1# *******************模版匹配**********************开始2import cv23import numpy as np4import matplotlib.pyplot as plt56# 模板匹配7 img = cv2.imread('lena.jpg', 0)8 template = cv2.imread('face.jpg', 0)910 h, w = template.shape[:2]1112 methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR',13'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']1415# 匹配⽅法16 res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)17print(res.shape)18# 匹配结果返回19 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)20print(min_val,max_val,min_loc,max_loc)2122# 6种不同⽅法⽐较23for meth in methods:24 img2 = img.copy()2526# 匹配⽅法的真值27 method = eval(meth)28print (method)29 res = cv2.matchTemplate(img, template, method)30 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)3132# 如果是平⽅差匹配TM_SQDIFF或归⼀化平⽅差匹配TM_SQDIFF_NORMED，取最⼩值33if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:34 top_left = min_loc35else:36 top_left = max_loc37 bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)3839# 画矩形40 cv2.rectangle(img2, top_left, bottom_right, 255, 2)4142 plt.subplot(121), plt.imshow(res, cmap='gray')43 plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏坐标轴44 plt.subplot(122), plt.imshow(img2, cmap='gray')45 plt.xticks([]), plt.yticks([])46 plt.suptitle(meth)47 plt.show()48# *******************模版匹配**********************结束六种⽅法的匹配结果：2、多个匹配1# *******************膜版匹配-多个匹配**********************开始2import cv23import numpy as np4import matplotlib.pyplot as plt56 img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')7 img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)8 template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)9 h, w = template.shape[:2]1011 res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)12 threshold = 0.813# 取匹配程度⼤于%80的坐标14 loc = np.where(res >= threshold)15for pt in zip(*loc[::-1]): # *号表⽰可选参数16 bottom_right = (pt[0] + w, pt[1] + h)17 cv2.rectangle(img_rgb, pt, bottom_right, (0, 0, 255), 2)1819 cv2.imshow('img_rgb', img_rgb)20 cv2.waitKey(0)21# *******************膜版匹配-多个匹配**********************结束⼆、直⽅图cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。
单调栈（最大矩形面积）
单调栈（最⼤矩形⾯积）单调栈求最⼤矩形的⼀类题：1.简单的模板题：直⽅图是由在公共基线处对齐的⼀系列矩形组成的多边形。
矩形具有相等的宽度，但可以具有不同的⾼度。
例如，图例左侧显⽰了由⾼度为2,1,4,5,1,3,3通常，直⽅图⽤于表⽰离散分布，例如，⽂本中字符的频率。
现在，请你计算在公共基线处对齐的直⽅图中最⼤矩形的⾯积。
图例右图显⽰了所描绘直⽅图的最⼤对齐矩形。
输⼊格式输⼊包含⼏个测试⽤例。
每个测试⽤例占据⼀⾏，⽤以描述⼀个直⽅图，并以整数 n 开始，表⽰组成直⽅图的矩形数⽬。
然后跟随 n 个整数 h1，…，hn。
这些数字以从左到右的顺序表⽰直⽅图的各个矩形的⾼度。
每个矩形的宽度为 1。
同⾏数字⽤空格隔开。
当输⼊⽤例为 n=0 时，结束输⼊，且该⽤例不⽤考虑。
输出格式对于每⼀个测试⽤例，输出⼀个整数，代表指定直⽅图中最⼤矩形的区域⾯积。
每个数据占⼀⾏。
请注意，此矩形必须在公共基线处对齐。
数据范围1≤n≤1000000≤hi≤1000000000输⼊样例：7 2 1 4 5 1 3 34 1000 1000 1000 1000输出样例：84000这个题为什么可以⽤单调栈呢：例如：栈中有1，4，6⽽这时来了⼀个3，你会发现有1和将要插⼊的3的时候这个4，6是⽤不着的，这是4和6就可以出栈，这不就是⼀个单调递增的栈吗#include<iostream>#include<algorithm>using namespace std;const int N = 100010;//l[i], r[i]表⽰第i个矩形的⾼度可向两侧扩展的左右边界int h[N], q[N], l[N], r[N];typedef long long ll;int main(){int n;while(scanf("%d", &n), n){for(int i = 1; i <= n; i ++) scanf("%d", &h[i]);h[0] = h[n + 1] = -1;int tt = -1;q[++ tt] = 0;for(int i = 1; i <= n; i ++){while(h[q[tt]] >= h[i]) tt --;l[i] = q[tt]+1;q[++ tt] = i;}tt = -1;q[++ tt] = n + 1;for(int i = n; i; i --){while(h[q[tt]] >= h[i]) tt --;r[i] = q[tt]-1;q[++ tt] = i;}ll res = 0;for(int i = 1; i <= n; i ++) res = max(res,(ll)h[i]*(r[i]-l[i]+1));printf("%lld\n", res);}return0;}这个题就是让你找⼀个全是'F'的最⼤矩阵的⾯积有⼀天，⼩猫 rainbow 和 freda 来到了湘西张家界的天门⼭⽟蟾宫，⽟蟾宫宫主蓝兔盛情地款待了它们，并赐予它们⼀⽚⼟地。
概率频率分布直方图练习题【范本模板】
（1）估计这60名乘客中候车时间少于10分钟的人数；
组别
候车时间
人数
一
2
二
6
三
4
四
2
五
1
（2）若从上表第三、四组的6人中随机抽取2人作进一步的问卷调查，求抽到的两人恰好来自不同组的概率．
记从“一等品中随机抽取2件,2件等级系数都是8"为事件 ，
则 包含的基本事件有 共3种， ………11分
故所求的概率 . ……………………12分
4、解:（1）共有1400名学生，高二级抽取的人数为 （人)…………3分
（2)“服务满意度为3”时的5个数据的平均数为 ，……………4分
所以方差 ………………7分
组别
达标
不达标
总计
甲班
8
乙班
54
合计
120
7、（本小题满分12分）
对某校高一年级学生参加社区服务次数统计，随机抽去了 名学生作为样本,得到这 名学生参加社区服务的次数，根据此数据作出了频数与频率的统计表如下：
（1）求出表中 的值；
（2)在所取样本中,从参加社区服务的次数不少于 次的学生中任选 人,求至少一人参加社区服务次数在区间 内的概率．
三等品的频率为 ，故估计该厂产品的三等品率为 ．………………………6分
（2）样本中一等品有6件，其中等级系数为7的有3件，等级系数为8的有3件,…7分
记等级系数为7的3件产品分别为 、 、 ，等级系数为8的3件产品分别为 、 、 ,则从样本的一等品中随机抽取2件的所有可能为: ， , ， ， , ， , , ， ， , ， ， 共15种， …………10分
概率统计大题目【范本模板】
1.某校研究性学习小组从汽车市场上随机抽取20辆纯电动汽车调查其续驶里程(单次充电后能行驶的最大里程),被调查汽车的续驶里程全部介于50公里和300公里之间,将统计结果分成5组：，，，，,绘制成如图所示的频率分布直方图.（1）求续驶里程在的车辆数;(2）若从续驶里程在的车辆中随机抽取2辆车,求其中恰有一辆车的续驶里程在的概率.2。
从一批苹果中，随机抽取50个，其重量(单位：克）的频数分布表如下:（1）根据频数分布表计算苹果的重量在［90，95)的频率；（2）用分层抽样的方法从重量在［80,85)和［95，100）的苹果中共抽取4个,其中重量在［80，85）的有几个？(3)在（2）中抽出的4个苹果中，任取2个，求重量在[80，85)和[95，100)中各有1个的概率.3.有7位歌手（1至7号)参加一场歌唱比赛，由500名大众评委现场投票决定歌手名次,根据年龄将大众评委分为五组，各组的人数如下:（1）为了调查评委对7位歌手的支持情况,现用分层抽样方法从各组中抽取若干评委，其中从B组抽取了6人,请将其余各组抽取的人数填入下表。
（2）在(1）中,若A、B两组被抽到的评委中各有2人支持1号歌手，现从这两组抽到的评委中分别任选1人,求这2人都支持1号歌手的概率。
4.某中学举行了一次“环保知识竞赛"，全校学生参加了这次竞赛，为了了解本次竞赛成绩情况,从中抽取了部分学生的成绩(得分取正整数，满分为100分)作为样本进行统计，请根据下面尚未完成并有局部污损的频率分布表和频率分布直方图（如图所示)解决下列问题： （1)写出a,b ，x ，y 的值.（2）在选取的样本中，从竞赛成绩是80分以上（含80分)的同学中随机抽取2名同学到广场参加环保知识的志愿宣传活动.①求所抽取的2名同学中至少有1名同学的成绩在[90,100]内的概率；②求所抽取的2名同学来自同一组的概率。
5.为了整顿道路交通秩序，某地考虑对行人闯红灯进行处罚，为了更好地了解市民的态度,在普通行人中随机选取了200人进行调查，当不处罚时，有80人会闯红灯,处罚时，得到如下数据： 若用表中数据所得频率代替概率. （Ⅰ）当罚金定为10元时，行人闯红灯的概率会比不进行处罚降低多少?（Ⅱ)将选取的200人中会闯红灯的市民分为两类:A 类市民在罚金不超过10元时就会改正行为；B 类是其他市民，现对A 类和B类市民按分层抽样的方法抽取4人依次进行深度问卷,则前两位均为B 类市民的概率是多少？处罚金额x （单位:元）5101520会闯红灯的人数y504020106。