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Histogramme

Histogramme zeigen die Verteilung der Werte in deinem Bild, indem jedes Element nach seiner Intensität in Bins einsortiert wird und anschließend die Größe jedes Bins gemessen wird.

Die Fläche unter einem Histogramm wird kumulative Verteilungsfunktion genannt. Sie misst, wie häufig ein bestimmter Bereich von Pixelintensitäten vorkommt.

Beschreibe in dieser Übung die Intensitätsverteilung in im, indem du das Histogramm und die kumulative Verteilungsfunktion berechnest und beide zusammen darstellst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Biomedizinische Bildanalyse mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Importiere scipy.ndimage als ndi.
  • Erzeuge ein Histogramm mit 256 Bins für im, das den gesamten Wertebereich von np.uint8 abdeckt.
  • Berechne die kumulative Verteilungsfunktion für im. Ermittle zuerst die kumulative Summe von hist und teile dann durch die Gesamtzahl der Pixel in hist.
  • Zeichne hist und cdf in separaten Subplots. Das wurde bereits für dich erledigt.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import SciPy's "ndimage" module
import ____ as ____ 

# Create a histogram, binned at each possible value
hist = ____

# Create a cumulative distribution function
cdf = hist.cumsum() / ____

# Plot the histogram and CDF
fig, axes = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
axes[0].plot(hist, label='Histogram')
axes[1].plot(cdf, label='CDF')
format_and_render_plot()
Code bearbeiten und ausführen