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- ¿Cómo se encuentra la entropía de una imagen en Python??
- ¿Cómo se calcula la entropía en el procesamiento de imágenes??
- Cómo calcular la entropía en Python?
- ¿Qué es la entropía de una imagen??
¿Cómo se encuentra la entropía de una imagen en Python??
La entropía de una imagen se puede calcular calculando en cada posición de píxel (i, j) la entropía de los valores de píxeles dentro de una región de 2 dim centrada en (i, j). En el siguiente ejemplo, se calcula y se traza la entropía de una imagen a escala gris. El tamaño de la región está configurado para ser (2n x 2n) = (10,10).
¿Cómo se calcula la entropía en el procesamiento de imágenes??
La entropía es una medida estadística de aleatoriedad que se puede utilizar para caracterizar la textura de la imagen de entrada. La entropía se define como -sum (P. *log2 (p)), donde p contiene los recuentos de histograma normalizados devueltos del imhist .
Cómo calcular la entropía en Python?
Si solo se dan probabilidades PK, la entropía Shannon se calcula como H = -Sum (PK * log (PK))) . Si QK no es ninguno, calcule la entropía relativa d = suma (PK * log (PK / QK))) .
¿Qué es la entropía de una imagen??
La entropía o la información promedio de una imagen es una medida del grado de aleatoriedad en la imagen. La entropía es útil en el contexto de la codificación de imágenes: es un límite inferior para la longitud de codificación promedio en bits por píxel que puede realizarse mediante un esquema de codificación óptimo sin pérdida de información .
