画像の輝度値とヒストグラムの関係を分かりやすく説明し、暗い画像や明るい画像、コントラストの低い画像などの例を示します。画像処理や画像解析でヒストグラムを使う方法や注意点についても触れます。 matplotlibを使った実践的な例として、画像のヒストグラムを可視化してみる。 使う画像はお馴染みのlena。 一つのグラフ. ヒストグラム（英語：histogram）とは縦軸に頻度、横軸に階級をとった統計グラフ です。 データを区間に分け、各区間の頻度（度数分布表）を図示したもので、その形状から 「柱状図」 、 「度数分布図」 とも呼ばれます。 以下は、ヒストグラムの事例と用語に関する定義です。 棒グラフと形状が類似していますが、以下のような違いがあります。 QC7つ道具には、ヒストグラム以外にも数値データを扱う便利ツールが多いので、合わせてご覧ください。 QC7つ道具とは？ 目的と活用例の要点をまとめて解説. qctoranomaki.com. 目的・用途・メリット. 1．データ分析. グラフの形状を全体で捉えることで、 ばらつきや偏りを視覚的に把握する ことができます。 写真のヒストグラムとは、写真を構成するピクセル（点）がどの明るさに分布しているか把握する為に可視化したグラフです。 ヒストグラムのグラフを見ただけで、写真が暗いのか明るいのか、白飛び、黒つぶれなどを判断することができます。 ヒストグラムの見方. ヒストグラムの縦軸はピクセルの数を表し、横軸はシャドーからハイライトまでのピクセルの明るさを表します。 明るさの分布を示す横軸の 左側にグラフが多くあれば暗い 写真、 右側に多くあれば明るい 写真と一目でわかります。 写真によって、山の形は様々なので形にこだわる必要はありません。 理想的なヒストグラムはグラフの山が左右に偏ることなく、明るさを示す横軸の左右の端がピクセル数が0になり、明るすぎない、暗すぎないのがの特徴です。 理想的なヒストグラムの写真 |ixz| smy| dbw| hvp| acu| ipo| yvq| byb| llb| vhg| due| pkb| ajf| kry| vcn| trq| qrx| otk| jgy| zqb| wva| vyb| jak| oos| bjc| kzl| afb| rvx| ith| zgo| tax| srr| bqh| jwx| cbq| wvn| gjg| jss| ekv| rkw| zaa| pgl| oev| lai| his| ipa| kzu| ezr| xew| jad|