本文目录
- 直条图与直方图的区别是什么
- 直方图和直条图的区别
- 直方图的主要作用是什么
- 直方图的特点是什么
- 什么是直方图
- 如何看懂照片的直方图
- 直方图名词解释
- 直方图的作用是什么
- 什么是直方图，直方图怎样查看
- 直方图的概念
直条图与直方图的区别是什么
直条图与直方图的区别：
1、直方图 是用 “面积” 表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义；条形图是用条形的 “长度” 表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的。
2、由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。连续分组资料用直方图。
3、条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。
直方图的形状分析：
1、正常型是指过程处于稳定的图型，它的形状是中间高、两边低，左右近似对称。近似是指直方图多少有点参差不齐，主要看整体形状。
2、异常型直方图种类则比较多，所以如果是异常型，还要进一步判断它属于哪类异常型，以便分析原因、加以处理。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。
如：两种有一定差别的原料所生产的产品混合在一起，或者就是两种产品混在一起，此时应当加以分层。
直方图和直条图的区别
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；
直方图的主要作用是什么
直方图的主要作用是
1、检验数据分布的类型，分析数据是否服从正态分布，判断数据有无异常。
2、与产品规格界限做比较，可直观地判断分布中心是否偏离规格中心，以确定是否需要调整并求出其调整量。
3、还可判断数据分布的散差（分布范围）是否满足规格范围的要求，以确定是否采取缩小散差的技术性措施。
直方图的主要用途：
1、掌握质量能力状态。
2、分析生产过程质量是否处于受控状态。
3、分析质量水平是否保持在公差允许的范围内。
制作方法
①集中和记录数据，求出其最大值和最小值。数据的数量应在100个以上，在数量不多的情况下，至少也应在50个以上。 我们把分成组的个数称为组数，每一个组的两个端点的差称为组距。
②将数据分成若干组，并做好记号。分组的数量在5－12之间较为适宜。
③计算组距的宽度。用最大值和最小值之差去除组数，求出组距的宽度。
④计算各组的界限位。各组的界限位可以从第一组开始依次计算，第一组的下界为最小值减去最小测定单位的一半，第一组的上界为其下界值加上组距。第二组的下界限位为第一组的上界限值，第二组的下界限值加上组距，就是第二组的上界限位，依此类推。
⑤统计各组数据出现频数，作频数分布表。
⑥作直方图。以组距为底长，以频数为高，作各组的矩形图。
直方图的特点是什么
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。
扩展资料：
图像直方图相关种类：
对于应用于图像分割的灰度直方图，现有的灰度直方图形状容易受到噪声干扰，构建在分割算法鲁棒性不足，迫切需要研究一种消除噪声干扰且适应能力强的灰度直方图图像分割方法；
对于应用于图像检索的颜色直方图，传统颜色直方图描述方法存在特征维数高、受光照影响、不能表达相近颜色间相关性及丢失空间位置信息的问题。
因此，需要研究综合考虑多种因素的颜色直方图法，现有的基于bag-of-words的方法在视觉词的构造、直方图的统计上仍然存在不足之处，使得最终得到的视觉词直方图不能很好的表达图像类别特征，因此需要研究新的基于bag-of-words的算法解决这些问题。
参考资料来源：百度百科-图像直方图
参考资料来源：百度百科-直方图
什么是直方图
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。
如何看懂照片的直方图
直方图就是一种照片的分析方式，横向代表亮度，纵向代表像素数量。
首先分析出照片中所有像素的亮度，然后计算出具体数值，再把它们映射到横轴上。这样的话，越高，这个亮度上的像素就越多。
直方图的观看规则就是“左黑右白”，左边代表暗部，右边代表亮部，而中间则代表中间调。
纵向上的高度代表像素密集程度，越高，代表的就是分布在这个亮度上的像素很多。
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。
直方图名词解释
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。
直方图的作用是什么
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。
在制作直方图时
牵涉统计学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。
什么是直方图，直方图怎样查看
直方图是我们在照片中使用来查看图像中每个值有多少像素，照片中的每个像素的值都从0(黑色)到255(白色)，图的左侧代表音阶的暗色调，右侧代表较亮的色调。
在彩色摄影中，每个像素对于每种颜色都有其自己的值(0-255)。图片中的直方图显示了每种颜色(红色，蓝色和绿色)的像素值分布，它们与次要颜色(洋红色，青色和黄色)重叠，最后显示了包含所有三种颜色并显示为灰色的区域。
直方图分析
当图像曝光良好时，直方图将在中间包含大条形图，而在边缘周围则几乎没有信息。
1、直方图正确曝光
第一个向我们展示了正确曝光的图像。比例尺不会进入极浅色调区域，这告诉我们图片中几乎没有纯白色像素。在某些阴影(左)中，曲线下降得很陡，这意味着照片中的几个像素是纯黑色的，但是基本上我们已经获得了有关照片的所有信息。当一个场景包含的对比度超出我们的相机所能捕获的对比度时，就不可能一次捕获它，因此我们必须做出妥协。最好使一些完全黑色的区域比强烈的过度曝光更为明显。
2、直方图曝光不足
照片严重曝光不足，像素分布发生在阴影区域，实际上没有像素的值高于平均灰度。虽然我们可以在Photoshop中使该图像变亮，但问题是当照片中有大量的像素，其值为0时，它们之间没有区别。我们所能做的就是将值增加到零以上，这将使图像非常有对比度。最好最初从场景中获取所有信息(即不同的像素值)。
3、直方图曝光过度
最后，在曝光过度的图片中，我们可以看到很多像素，其值为255(白色)。不管在Photoshop中添加多少暗度，都无法将一个白色像素与另一个白色像素分开，所以明亮颜色的细节会永远丢失。
获得尽可能多的信息
通过这三个照片中看到设置正确的曝光的情况，其中只有几个像素是纯白色的，而与第一个一样是纯黑色，可以捕获相机中最大的场景细节。
有几种获取正确曝光的技术，例如包围曝光和曝光补偿，但是最重要的是能够读取直方图。
直方图的概念
直方图，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。 这是一个连续变量的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊首先引入。它是一种条形图。
