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ヒストグラム

ヒストグラムは、画像内の各要素を輝度値ごとに分類し、各ビンのサイズを計測することで、値の分布を視覚的に表します。

ヒストグラムの下の面積は累積分布関数と呼ばれます。これは、特定の範囲のピクセル輝度値がどのくらいの頻度で出現するかを示します。

この演習では、im のヒストグラムと累積分布関数を計算し、並べて表示することで輝度の分布を確認しましょう。

この演習はコースの一部です

Python による生体医療画像解析

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演習の手順

  • scipy.ndimage を ndi としてインポートします。
  • np.uint8 の全範囲をカバーする、256ビンのヒストグラムを im から生成します。
  • im の累積分布関数を計算します。まず hist の累積和を求め、次に hist の総ピクセル数で割ります。
  • hist と cdf を別々のサブプロットに描画します。この部分はすでに記述されています。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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()
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