作業二
統計一張圖裡 R 在( 0 ~ 255 )各有多少個、G 在( 0 ~ 255 )各有多少個、B 在( 0 ~ 255 )各有多少個再將 R、G、B 統計出來的值畫成 3 張統計值方圖
例:
統計這張圖
畫出來的直方圖以及累積直方圖
再來要對圖片作均化
均化後的統計直方圖與累積直方圖
心得:
這個作業，讓我體會到了我機率統計沒學好所帶來的後遺症，前面統計跟累積的計算，我在二個禮拜前就完成了，但是均化這部分讓我卡了好久，因為我壓根子不曉得甚麼是累積密度函數，後面是問了學弟以後才知道要怎麼做，但是卻還是不懂為什麼這樣運算後就能讓圖片均化，再來第二個困擾我很久的就是─如何讓統計直方圖、累積直方圖適當的顯示，我一開始都是隨便弄，後面看到學弟的作業後，才知道原來要用要拿來顯示直方圖元件的高以及統計出來的最大值來計算比例，這樣才能稍微顯示出比較適當的圖，但是這種方式在對我找來的這種比較極值的圖，也還是會顯示出很奇怪的圖，就上面的圖那樣，害我一開始還以為是我做錯了，後面找了別張圖來實驗，顯示就很正常，結果如下圖
第二張測試的圖
第二張的直方圖與累積直方圖就顯示很正常
一樣拿來作均化
均化後的直方圖以及累積直方圖
2015.11.18 新增
我回家後又思考了很久，到底要怎樣調比例才能將有非常極端値的色彩統計直方圖用比較正常的圖像顯示，嘗試了很多次終於試出了現在這樣比較滿意的結果如下圖，基本上跟原來的方式一樣，不過不是取最大值，而是取第二大值來做比例的調整，不過我不知道這是不是正確的做法就是了!
用這張圖作範例
原本做出來的色彩統計直方圖
修改過後的
再來讓我想很久的就是均化的原理，我終於明白教授上課時以及下課回答我的疑問時所說的是甚麼意思了，就只是把原來圖的色彩值範圍按照比例平均分化到 0 ~ 255 這個範圍，
舉例來說，原圖的 R 可能原本只有在 200 ~ 255 之間才有，但是我們把它照比例
( 累積統計 [ i ] / 累積統計 [ 255 ] ) 分化到 0 ~ 255 範圍 ( 乘上 255 )，作用就是會把本來色彩值都集中在 255 附近，過曝的圖，讓它因為色彩重新平均分化到 0 ~ 255 而變得曝光沒有那麼嚴重，若是太暗則會變成沒有那麼暗，一般很清晰的圖就沒甚麼太大差異了
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