直方图与直条图区别(直方图与直条图区别口诀)

直方图与直条图区别？

一、性质不同

1、直方图（Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

2、条形统计图一般简称条形图，也叫长条图或直条图。是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来。

二、作用不同

1、直方图

（1）显示质量波动的状态；

（2）较直观地传递有关过程质量状况的信息；

（3）通过研究质量波动状况之后，就能掌握过程的状况，从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

2、直条图主要用于表示离散型数据资料，即计数数据。

条形图与直方图的区别是：

1、条形图是用条形的高度表示频数的大小，而直方图实际上是用长方形的面积表示频数，当长方形的宽相等的时候可以用矩形的的高表示频数；

2、条形图中，横轴上的数据是孤立的，是一个具体的数据，而直方图中，横轴上的数据是连续的，是一个范围；

3、条形图中，各长方形之间有空隙，而直方图中，各长方形是靠在一起的；

直方图法？

直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。 为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。

直方图也可以被归一化以显示“相对”频率。 然后，它显示了属于几个类别中的每个案例的比例，其高度等于1。

直方图和条形图有什么区别？

直方图和条形图的区别是

1、表示内容不同。

2、排列不同。

3、展现数据不同。

4、形状不同。

不管什么方式表达，都会非常清晰抓住重点，或者是信息可视化。

vivo手机直方图是什么？

直方图:就是指的构成一张图片的“像素” ,在“暗部”与“亮部”的分布情况, 也就是我们判断一张图片，是否“通透”的重要条件。

谢谢你们。

排列图与直方图的区别？

我认为排列图与直方图的区别是：

1、排列图，又叫柏拉图，基于经济学家柏拉图的80-20原则，因此得名。排列图在质量管理中的作用是常用于识别众多的不良项目中间的“关键的少数”，找出“关键的少数”后，再集中精力去解决。即优先解决主要问题，减少花在次要问题上的精力。

2、直方图，是一种计量型数据的统计分析图表，图表可以显示数据是否属于正态分布，从而判断制程是否稳定、过程能力是否充分，常与CP、CPK甚至Xbar-R图联合起来使用。

常见直方图的六种类型？

(1) 标准型(对称型)。数据的平均值与最大值和最小值的中间值相同或接近,平均值附近数据的频数最多，频数从中间值开始向两边缓慢下降，平均值左右对称。这种形状也是最常见的。

(2) 锯齿型。作频数分布表时，如分组过多，会出现此种形状。另外，当测量方法有问题或读错测量数据时,也会出现这种形状。

(3)偏峰型。数据的平均值位于中间值的左侧(或右侧)，从左至右(或从右至左)，数掘分布的频数增加后突然减少，形状不对称。当下限(或上限)受到公差等因素限制时，由于心理因素，往往会出现这种形状。

(4) 陡壁型。平均值远左离(或右离)直方图的中间值，频数自左至右减少(或增加)，直方图不对称。

(5) 平顶型。当几种平均值不同的分布混在一起，或过程中某种要素缓慢劣化时，常出现这种形状。

(6) 孤岛型。在标准型的直方图的一侧有一个“小岛”。出现这种情况是夹杂了其他分布的少量数据，比如工序异常、测量错误或混有另一分布的少量数据。

质量直方图常见类型及产生原因？

常见类型有标准型、折齿型、偏态型、陡壁型、平顶型、双峰型及孤岛型。

1、孤岛型

在直方图旁边有孤立的小岛出现，当这种情况出现时过程中有异常原因。

2、双峰型

当直方图中出现了两个峰，这是由于观测值来自两个总体、两个分布的数据混合在一起造成的。

3、折齿型

当直方图出现凹凸不平的形状，这是由于作图时数据分组太多，测量仪器误差过大或观测数据不准确等造成的，此时应重新收集数据和整理数据。

4、陡壁型

当直方图像高山的陡壁向一边倾斜时，通常表现在产品质量较差时，为了符合标准的产品，需要进行全数检查，以剔除不合格品。

5、偏态型

偏态型直方图是指图的顶峰有时偏向左侧、有时偏向右侧。

由于某种原因使下限受到限制时，容易发生偏左型。

由于某种原因使上限受到限制时，容易发生偏右型。

直方图法4种类型记忆口诀？

直方图口诀

左边暗，右边亮，越往右靠光越强；

偏左偏右都不好，反差要低山中央；

两边高，中间小，光比很大细节少；

不冒头，不断档，连绵起伏好风光。

直方图判断曝光

左边山脚见不到，暗部没有细节；

右边山脚见不到，亮部没有细节；

两边山脚见不到，明暗均有失；

山峰靠右亮区大，山峰靠左暗影多；

山谷如果在中央，中间影调细节少。

(1) 什么是直方图

直方图可以让你了解总体的图像像素强度分布，其X轴为像素值（一般范围为0~255），在Y轴上为图像中具有该像素值像素数。

直方图的作用： 通过直方图可以直观地i奥杰图像的对比度、亮度、强度分布等。

(2)寻找直方图

几个术语

BINS：直方图的柱的个数称为BINS，在OpenCV中表示为histSize

RANGE：测量的强度值的范围，一般为[0,255]

OpenCV中的直方图计算

使用cv2.calcHist(查找直方图)：

cv.calcHist（images，channels，mask，histSize，ranges [，hist [，accumulate]]）

images：它是uint8或float32类型的源图像。它应该放在方括号中，即“ [img]”。

channels：也以方括号给出。它是我们计算直方图的通道的索引。例如，如果输入为灰度图像，则其值为[0]。对于彩色图像，您可以传递[0]，[1]或[2]分别计算蓝色，绿色或红色通道的直方图。、

mask：图像掩码。为了找到完整图像的直方图，将其指定为“无”。但是，如果要查找图像特定区域的直方图，则必须为此创建一个掩码图像并将其作为掩码。（文章后面再说）

histSize：这表示我们的BIN计数。需要放在方括号中。对于全尺寸，我们通过[256]。

ranges：这是我们的RANGE。通常为[0,256]。

#读取灰度图 img = cv.imread(‘home.jpg’,0) hist = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

hist是256×1的数组，每个值对应于该图像中具有相应像素值的像素数。

(3) 绘制直方图

Matplotlib绘制直方图

a.绘制灰度图的直方图使用plt.hist()可以直接找到直方图并绘制，无需使用cv2.calsHist()函数

import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread(‘messi.png’,0) plt.subplot(1,2,1);plt.imshow(img) plt.subplot(1,2,2);plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) plt.show()

b.绘制RGB图的直方图

import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread(‘apple.png’) #BGR img1=img.copy() img1[:,:,2],img1[:,:,0] =img[:,:,0],img[:,:,2] #BGR->RGB plt.subplot(1,2,1);plt.imshow(img1) color=(‘b’,’g’,’r’) plt.subplot(1,2,2) for i,col in enumerate(color): hist=cv.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256]) #找到第i个通道的直方图数据 plt.plot(hist,color=col) plt.xlim([0,256]) plt.show()

相机直方图记忆口诀？

左边山脚见不到，暗部细节被丢失；

右边山脚见不到，亮部细节被丢失；

两边山脚见不到，加减曝光断分明；

山峰靠右亮区大，山峰靠左暗影多；

山谷如果在中间，中间影调少细节。

左边山脚见不到，暗部细节被丢失

顾名思义，直方图的左边看不见末端，也就是“暗影溢出”，这表明景物的暗部细节没有被

左侧的照片就属于这种情况。为了更有力地说明这个问题，曝光的时候有意的减少了1档，致使暗部溢出。直方图分布于左半边，右半边空出，这说明尚有增加曝光的可能。像这样“左边没头儿”、“右侧空余”的直方图，我们增加曝光量就会使直方图整个向右移动，从而使景物的暗部细节能够记录在数码相机里。这就是“向右曝光”（区分于“向右曝光原则”）。右边的照片在评价测光的基础上增加了0.7档，直方图分布基本令人满意。与左边照片相比，向右增加了1.7档曝光。

右边山脚见不到，亮部细节被丢失

直方图的右边看不见末端，也就是“高光溢出”，这表明景物的亮部细节没有被数码相机完全记录下来，溢出的部分在照片里表现为“死白”，这些像素的记录值为255。

如果你拍摄的照片像左边的照片一样，直方图“右边没头儿”、“左侧空余”，那么减少曝光量就会使直方图整个向左移动，从而使景物的亮部细节能够记录在数码相机里。这就是“向左曝光”。左边的照片“向左曝光”两档，就可以得到右边的照片。看一看直方图，差别很大。

两边山脚见不到，加减曝光断分明

如果直方图的两端都看不见末端，也就是“高光和暗影都溢出”，这表明场景中的光影动态范围大于数码相机所能记录的动态范围。这时候，我们就必须有权衡利弊，根据要表现的主题，找到重点突出的地方。如果要重点表现亮部细节，就舍弃暗部细节，向左减少曝光；如果希望突出暗部细节，那么就舍弃亮部细节，向右增加曝光。

不过，通常情况下，“晃眼的白色”要比“低沉的黑色”更可能成为视觉干扰。所以，如果没有特殊的理由，如果溢出的高光没有在画面中起到辅助作用。我会建议你向左减少曝光，记住这是在“直方图两边都看不到头”的情况下。

就像上面的两张照片一样，我们对于“取舍”的概念并不只限于选择“曝光过度”还是“曝光不足”。对面光线穿透的灯笼是我们想拍摄的主要对象，那么，我们就把注意力集中在它上面，上毫无细节的天空越少越好。我们并没有进行曝光补偿，但实际上测光的