计算图像熵时如何处理直方图零计数？
How to deal with histogram zero count when computing image entropy?
我正在尝试在 Python 中实现 Matlab 函数 entropy()。
Entropy
Entropy is a statistical measure of randomness that can be used to characterize the texture of the input image.
Entropy is defined as -sum(p.*log2(p)), where p contains the normalized histogram counts returned from imhist.
我使用 openCV 来获取归一化直方图计数。直方图计数出现零怎么办？
据我所知，实践中通常使用两种方法：
第一个是删除这些计数（即设置“0*log(0) = 0”）
第二个是为每个计数添加一些小值 e：p -> p+e 并重新归一化。
由于您正在将该函数移植到另一个编程框架中，因此在我看来，对您的问题的一个很好的回答是："the same thing that Matlab does".
Matlab 在归一化直方图之前丢弃等于 0 的计数。如果你用命令open entropy打开原来的函数，你会在它的代码中找到你要找的东西：
% calculate histogram counts
p = imhist(I(:));
% remove zero entries in p
p(p==0) = [];
% normalize p so that sum(p) is one.
p = p ./ numel(I);
E = -sum(p.*log2(p));
我正在尝试在 Python 中实现 Matlab 函数 entropy()。
Entropy
Entropy is a statistical measure of randomness that can be used to characterize the texture of the input image.
Entropy is defined as -sum(p.*log2(p)), where p contains the normalized histogram counts returned from imhist.
我使用 openCV 来获取归一化直方图计数。直方图计数出现零怎么办？
据我所知，实践中通常使用两种方法：
第一个是删除这些计数（即设置“0*log(0) = 0”）
第二个是为每个计数添加一些小值
e：p -> p+e并重新归一化。
由于您正在将该函数移植到另一个编程框架中，因此在我看来，对您的问题的一个很好的回答是："the same thing that Matlab does".
Matlab 在归一化直方图之前丢弃等于 0 的计数。如果你用命令open entropy打开原来的函数，你会在它的代码中找到你要找的东西：
% calculate histogram counts
p = imhist(I(:));
% remove zero entries in p
p(p==0) = [];
% normalize p so that sum(p) is one.
p = p ./ numel(I);
E = -sum(p.*log2(p));