我想使用LBP和SVM创建一个实时情绪识别程序。经过面部检测过程后，我将捕获的图像转换为32x32像素的灰度图像。我很难为我的LBP创建和显示直方图(我使用简单的、未插值的LBP)。到目前为止，我得到的是实时显示生成的LBP图像。Ahonen等。al的论文指出dividetheLBPimageintomlocalregionsandextractahistogramfromeach(region)我们如何确定m个局部区域的数量？我一直在努力寻找答案here,和here但我无法理解它。我在这里看到了berak关于空间直方图的工作，但我仍然感到困惑。有人可以逐步教我吗(是的，我是新手:/)

一、实验目的与要求实验目的：1．熟悉图像的表示及基本元素、通道操作；2．掌握基本灰度图像变换方法；3．掌握OpenCV计算机视觉库；实验要求：1.实验提交文件为实验报告和相关程序代码，以压缩包的形式提交，命名规则为“学号数字+姓名+Task1”，如2023154099张三Task1；2.所有素材和参考材料需列明出处，实验报告中的图片和程序代码建议标注个人水印或标识信息：姓名，班级，学号信息；二、实验内容与方法实验内容：不调用库函数，自己动手编程实现图像的直方图均衡化，并与OpenCV的库函数进行效果对比分析；三、实验步骤与过程1.定义和公式1.1灰度图像变换方法灰度图像变换是指通过对图像的每个

【📊plt.pie绘制直方图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib可视化】！利用Matplotlib进行数据可视化示例🌵文章目录🌵📈一、引言🔍二、plt.hist()函数基础🎨三、plt.hist()进阶技巧1.自定义直方图外观2.多组数据在同一张直方图上展示📚四、参考文档|相关链接🌳五、结尾📈一、引言  数据可视化是数据分析和机器学习领域不可或缺的一部分。其中，直方图作为一种简单而直观的数据展示方式，常被用于展示数据的分布情况。在Python的Matplotlib库中，plt.hist()函数是实现直方图绘制的强大工具。本文将从入门到精通，带领大家全面了解plt.hist()

我在想是否有任何STL算法可以产生与以下代码相同的结果:std::vectordata;std::vectorcounter(N);//Iknowinadvancethatallvaluesindata//arebetween0andN-1for(inti=0;i此代码仅输出我的整数数据的直方图，预定义的bin大小等于1。我知道我应该尽可能地避免循环，因为STL算法的等价物比大多数C++程序员可能想出的优化得更好。有什么建议吗？提前谢谢你，朱塞佩 最佳答案 好吧，您当然至少可以稍微清理一下循环:for(autoi:data)++co

我是C++的新手，我正在尝试做一件在python中使用切片列表很容易的事情，但我找不到在C++中执行此操作的简单方法。我需要重新排序数组以从给定元素开始，例如:intarray[]={1,2,3,4,5};重新排序的数组从元素3开始:{3,4,5,1,2}这是我发现的方法，但似乎有点矫枉过正:voidGraph::reorder(intx,MIntArray¤tArray){MIntArrayreorderedIndices;intindex;for(unsignedinti=0;i任何帮助将不胜感激!!谢谢路易斯 最佳答案

我有一个未排序的数字列表，我想要一个算法，这样我可以获得第一个R元素的排序列表，但是由于这个R对于不同的测试用例可能不同，我不想每次都对第一个R的数组进行排序元素。有没有办法让我完成这项工作。一种可能的方法是维护vector数组，这样我先排序1个数字，然后排序前2个数字，然后排序前3个数字，依此类推，但这需要1log1+2log2+3log3+....+nlogn时间，即N^2logN复杂度。有更快的方法吗？ 最佳答案 在这种情况下，旧的插入排序似乎会比O(N^2lgN)做得更好，因为您不需要对元素进行排序从头开始为每个R。假设您有

我想按频率递增的顺序对数组进行排序。例如，如果我有一个数组intarr[]={3,3,10,2,5,10,10,2,2,2};或另一个数组将包含以下序列:intarr[]={5,3,3,10,10,10,2,2,2,2};但是，我不能使用散列或映射——我只能使用数组。我想到的是使用快速排序算法对数组进行排序，扫描排序后的数组并在二维数组中执行计数，以便对于每个元素，都有一个与之关联的计数，然后按计数排序。如果两个计数相同，那么我只会先打印出具有较低值的那个。我在执行最后两个步骤时遇到问题。我不确定如何将计数“映射”到二维数组中的索引，也不确定如何按计数对二维数组进行排序。谁能帮帮我？谢

我想像这样遍历整数:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,20,30,40,...,100,200,...,1000,2000,...我有执行此操作的代码(如下所示)，但它很麻烦，而且通常没有编程来处理不同的停止限制:intMAX=10000;for(inti=1;i=10&&i=100&&i=1000&&i如您所见，这是如前所述指定的情况-所以我想知道一种以更通用的方式对此进行编码的方法，至于我的要求MAX将是10^9的数量级所以使用上面的代码太不切实际了。 最佳答案 试试这段代码。它更通用:intMAX=1000000;fo

有什么方法可以在OpenCV中计算矩阵对数？我知道它不能作为库函数使用，但是，将不胜感激指向良好来源(论文、教科书等)的指针。 最佳答案 事实上，我正在对Eigen库中的矩阵对数进行编程，该库显然在某些WillowGarage库中使用；不确定OpenCV。Higham的书(请参阅aix的回答)是我认为最好的引用，我正在他的书中实现算法11.11。这是一个相当复杂的算法。对角化(如Alexandre的评论)是一种易于编程的方法，非常适用于对称正定矩阵。它也适用于许多通用矩阵。但是，它对于特征值靠得很近的矩阵不准确，对于不可对角化的矩阵

我正在处理16位/样本图像。是否有一种(简单的)方法来执行此类图像的直方图均衡化(转换为8bps不是一种选择)？ 最佳答案 equalizeHist在OpenCV中只需要8位数据。但OpenCV中的图像归一化不限于8位数据。查看其说明here.在您的情况下，对函数的调用应如下所示:normalize(src_image,dst_image,0,65535,NORM_MINMAX);如果你想提高图像的对比度，首先尝试标准化，只有当这不起作用时才尝试均衡。规范化速度更快且破坏性更小。引用:http://answers.opencv.or