一. 直方圖歸一化 有些灰度圖像的像素並沒有分布在 [0,255] 內，而是分布在 [0,255] 的子區間內。這樣的圖像肉眼看上去往往不是很清晰。我們可以通過直方圖歸一化的方式，將它的像素分布從 [0,255] 的子區間變為 [0,255] 范圍內。通過這樣的方式，往往可以增加 ...

數據標准化（歸一化）處理是數據挖掘的一項基礎工作，不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數據分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行數據標准化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據經過數據標准化處理后，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。以下是三種常用 ...

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histogram A histogram is an accurate representation of the distribution of numerical data. It is an estimate of the probability distribution ...

在進行數據分析或者機器學習時，通常需要對數據進行預處理，其中主要的步驟就是數據標准化/歸一化。 常用的數據標准化和歸一化方法主要有： 1. 最大最小標准化 　　y=(x-min(x))/(max(x)-min(x))，x為一序列，即x={x1,x2,x3......}，max(x)為最大值 ...

一、概念   歸一化：１）把數據變成(０，１)或者（1,1）之間的小數。主要是為了數據處理方便提出來的，把數據映射到0～1范圍之內處理，更加便捷快速。２）把有量綱表達式變成無量綱表達式，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱 ...

原理 　　直方圖均衡化是一種通過使用圖像直方圖，調整對比度的圖像處理方法；通過對圖像的強度（intensity）進行某種非線性變換，使得變換后的圖像直方圖為近似均勻分布，從而，達到提高圖像對比度和增強圖片的目的。普通的直方圖均衡化采用如下形式的非線性變換: 　　設 f 為原始灰度圖像，g ...

μ = 0 ，σ = 1 　　這里簡單記錄一下歸一化的公式以及python實現歸一化的代碼。 ...