Python: Scikit イメージ ライブラリを使用したシングルバンド リモート センシング画像のカラー ヒストグラム特徴抽出 (ヒストグラム)

著者:CSDN@ _Yakult_

この記事では、Scikit イメージ ライブラリを使用してシングルバンド リモート センシング画像からカラー ヒストグラム特徴を抽出するコードを記録します。

ここに画像の説明を挿入



1. カラーヒストグラムの特徴の詳細な説明

カラー ヒストグラムは、画像内の色の分布を記述するために使用される特徴表現です。画像内の各ピクセルのカラー値を入力として受け取り、異なるカラー値を持つピクセルの数をカウントして表示します。カラー ヒストグラムは、画像内の色の分布に関する情報を提供し、画像の分類、オブジェクトの検出、画像の検索などのタスクに使用できます。

カラー ヒストグラムの特徴について詳しく説明します。

  • ヒストグラムの横軸: ヒストグラムの横軸は、色の値の範囲を表します。8 ビット グレースケール イメージの場合、カラー値の範囲は通常 0 ~ 255 です。カラー イメージの場合、各チャネルのカラー値の範囲は 0 ~ 255 の範囲にマッピングできます。

  • ヒストグラムの縦軸: ヒストグラムの縦軸は、カラー値に対応するピクセルの数または頻度を表します。画像内に出現するピクセルの頻度を表すことができ、色の分布を反映します。

  • 特徴表現: カラー ヒストグラムは、画像を表現するための特徴ベクトルとして使用できます。各ヒストグラム エントリは、色の値の範囲内のピクセルの数または頻度に対応します。したがって、ヒストグラムの長さは通常、色の値の範囲のサイズと同じになります (例: 8 ビット グレースケールの場合は 256 エントリ)

おすすめ

転載: blog.csdn.net/qq_35591253/article/details/131308208