Что такое гистограмма и как использовать для улучшения фотографий

Что за странный график со всеми вершинами и долинами? Вы видели это, когда открывали Photoshop или переходили к редактированию файла Camera Raw. Но что это за странная вещь называется гистограммой и что это значит?

Гистограмма является одним из наиболее важных и мощных инструментов для цифровой обработки изображений. И, потратив несколько минут на чтение, вы поймёте, что несколько простых правил могут сделать вас гораздо более мощным редактором графики, а также, в первую очередь, помочь вам делать более качественные фотографии.

Что нужно знать о гистограммах?

Хотя на первый взгляд они могут быть пугающими, гистограммы на самом деле не так уж и сложны. То, что они представляют, — это распределение тонов по всему изображению — простой алгебраический граф, на котором размещены все тона.

Горизонтальная линия представляет различные значения в вашем изображении. Самая левая сторона обозначает чистые чёрные и тёмные тени. Правая сторона — это светлое и белое. Значения между этими двумя крайностями это тёмные тона переходящие в срединные тона, а затем в более яркие и белые блики.

Вертикальная ось показывает, сколько любого соответствующего значения, светлого или тёмного, появляется на изображении. Более высокие пики представляют высокие концентрации именно этого значения. В нашем примере мы можем видеть, что изображение, полученное с помощью этой гистограммы, имеет высокую концентрацию самых ярких бликов, причём концентрация резко падает, когда мы смотрим на слегка тусклые блики.

Цифровые изображения не имеют неограниченных тонов. У них только 256 (это 8-битная информация). На гистограмме чёрный — это 0, а белый — 255. Все тёмные тона имеют низкие значения, а яркие — высокие.

Хорошо, но для чего это можно использовать?

Гистограммы являются отличным инструментом для фотографии, потому что они позволяют вам делать две ключевые вещи. Прежде всего, инструмент гистограммы на экране фотоаппарата позволит вам увидеть, насколько сбалансирован по цвету кадр, который вы снимаете, прежде чем снимать его. Слишком много тёмного или тёмные потерялись в композиции? Белые слишком яркие — все детали вымыты? Гистограмма в камере может дать вам приблизительное представление о том, как будет снято ваше изображение.

В дополнение к этому, гистограммы могут также рассказать вам, что не так с изображением. Иногда у потенциально хорошего снимка может быть неверная экспозиция, и у вас нет возможности или времени, чтобы воссоздать момент. Посмотрев на гистограмму вашей фотографии в графическом редакторе после этого, вы сможете узнать, как наилучшим образом вернуть разрушенные экспозиции, и получить приличное или, возможно, даже отличное изображение, которое могло быть изначально плохим.

Давайте уделим минуту, чтобы увидеть некоторые из этих плохо экспонированных изображений и узнать, как мы можем прочитать гистограмму, чтобы превратить их в лучшие фотографии. Все эти изображения были сняты автором в формате RAW, а затем обработаны и улучшены в Adobe Camera Raw. Если вы предпочитаете не использовать Adobe, обычно есть бесплатные инструменты для популярных моделей камер для редактирования необработанных (RAW) снимков, а также очень хорошие бесплатные программы, такие как Raw Therapee. Adobe Lightroom — это ещё одна программа, предлагаемая Adobe, которая является отдельной от Photoshop и часто считается новым стандартом для редактирования файлов Raw и обрабобтки цифровых изображений.

Для тех из вас, кто снимает ваши изображения в формате JPG, а не в формате Raw, вы определённо можете узнать о гистограммах из этой статьи и получить несколько советов о том, как улучшить ваши изображения, но вы можете узнать больше, научившись регулировать контрастность, как Pro работая с файлами RAW. Все остальные читатели, продолжайте собирать простые советы о том, как улучшить ваши фотографии.

Форма плохих гистограмм и как их улучшить

Этот снимок — полное разочарование. Очевидно, что он был сделано для получения деталей в небе, что и происходит, но это разрушило тени почти на всём изображении. Давайте посмотрим на гистограмму, чтобы увидеть, что мы должны изменить, чтобы улучшить изображение.

В этом случае мы видим, что наши самые большие пики находятся в наших самых левых (самых тёмных) областях. Эти самые большие шипы представляют большую часть тона на изображении. В середине тона есть несколько шипов, чтобы выделить диапазон, но они бледнеют в сравнении.

После серьёзного редактирования файла RAW наша фотография изменилась с непригодной к использованию, до довольно приятной. Давайте посмотрим, как изменилась наша гистограмма.

Поскольку экспозиция была испорчена, наша гистограмма не совсем идеальный пример для учебника, но она вполне прилична для полностью неудачного снимка. Во всяком случае, на данный момент нет никаких невероятно очевидных проблем с изображением. Мы преуспели в том, что у нас есть полный тональный диапазон от тёмного до светлого, и нам удалось сохранить детализацию и цвет на большей части изображения. Если вам было любопытно, мы достигли большей части этого драматического изменения, настроив ползунок «Fill Light» на драматический и чрезвычайно высокий уровень. Хотя в изображение было внесено много корректировок, это было ключом к выявлению деталей в тени.

Второе изображение, которое, по-видимому, имеет слишком долгую экспозицию, обесцвечивало кожу этой девушки, разрушая детали в бликах и вмыв все тёмные детали почти до среднего тона. Давайте посмотрим ближе на гистограмму.

Там нет абсолютно никаких тёмных (левая сторона) и есть большая концентрация бликов (правая сторона). Изображение также кажется в основном плоским. Мы должны попытаться добавить лучший диапазон значений и посмотреть, не сможем ли мы показать какую-то красоту этой картинки.

С некоторой работой над нашим файлом RAW мы можем вывести полные, насыщенные тени, сохраняя при этом хорошие детали в наших основных моментах. Тень от зонтика кажется более прохладной, а солнечный свет все ещё создаёт яркие блики на её бледной коже. Разница лишь в том, что теперь она не светится!

Хорошим первым шагом при работе с файлом RAW и отсутствием деталей в светлых участках является предварительная настройка ползунка экспозиции. В этом примере мы сначала сокращаем (вводим –1,0 в поле экспозиции). Это начинает смещать весь наш диапазон значений к более тёмному концу нашей гистограммы (к левой стороне). Оттуда мы можем работать с контрастом (мы удалили довольно много здесь) и добавили много-много чёрного к изображению, чтобы получить насыщенный тёмный цвет её волос без потери деталей.

В этом случае мы концентрируем наши тона в тёмных областях по определённой причине. Эти тёмные оттенки действительно делают белые блики яркими и создают отличные точки фокусировки вдоль лица и шеи. Здесь есть много места для личного выбора и принятия хитрых решений.

Делаем хорошую композицию ещё лучше

Хотя у него может быть и не самая идеальная гистограмма с прекрасным диапазоном светлых, тёмных и средних тонов, это изображение достаточно хорошо экспонировано. Но с первого взгляда довольно просто мы можем улучшить резкие качества теней и добавить детализацию, даже если изображение более или менее в порядке.

Добавление полуостопа к экспозиции улучшает несколько недоэкспонированные тени и добавляет отличные блики на кожу, обеспечивая вид яркого дневного света. Регулировка ползунка «чёрные» позволяет нам приблизить тени к точке, едва касающейся чёрного на левой стороне гистограммы, сохраняя при этом детали нетронутыми во всех наших различных областях теней. С небольшими художественными изменениями в «контрасте» и «чёткости» наше изображение улучшилось по сравнению с тем, что уже было нормальным, достойным изображением.

Читатели спросили меня: «Как я узнаю, что изменить, когда я редактирую фотографию?» Краткий ответ — почти всегда мне помогает гистограмма. Изучение этих техник покажет вам способ не только спасать ужасные изображения, но и делать ваши хорошие снимки ещё лучше. Правильное чтение гистограммы даст вам инструменты, необходимые для создания динамического диапазона тонов, с насыщенными тёмными и яркими белыми оттенками, без потери деталей.

Связанные статьи:

Как сделать гистограмму в Microsoft Excel

Гистограмма (график со столбцами) — это один из самых простых способов представления данных в Excel, где для сравнения значений данных используются горизонтальные уровни. В этой инструкции будет пошагово показано, как создавать и форматировать гистограммы в Microsoft Excel.

Вставка столбцевых гистограмм в Microsoft Excel

Хотя вы потенциально можете превратить любой набор данных Excel в гистограмму, более разумно делать это с данными, когда возможно прямое сравнение, такое как сравнение данных о продажах для ряда продуктов. Вы также можете создать комбинированные диаграммы в Excel, где гистограммы могут быть объединены с другими типами диаграмм, чтобы показать два типа данных вместе.

Мы будем использовать вымышленные данные о продажах в качестве примера набора данных, чтобы помочь вам визуализировать, как эти данные могут быть преобразованы в гистограмму в Excel. Для более сложных сравнений лучше использовать альтернативные типы диаграмм, такие как статистические диаграммы.

Чтобы вставить гистограмму в Microsoft Excel, откройте свою книгу Excel и выберите свои данные. Вы можете сделать это вручную, используя мышь, или вы можете выбрать ячейку в вашем диапазоне и нажать Ctrl+A, чтобы выбрать данные автоматически.

Выбрав данные, нажмите «Вставка» → «Вставить гистограмму или линейчатую диаграмму

Доступны различные столбцовые диаграммы, но чтобы вставить стандартную гистограмму, нажмите «Гистограмма с группировкой». Этот график является первым значком, перечисленным в разделе «Гистограмма».

Excel автоматически возьмёт данные из вашего набора данных для создания диаграммы на том же рабочем листе, используя метки столбцов для установки осей и названий диаграмм. Вы можете переместить или изменить размер диаграммы в другую позицию на том же листе, либо вырезать или скопировать диаграмму в другой лист или файл книги.

Для нашего примера данные о продажах были преобразованы в гистограмму, показывающую сравнение количества продаж для каждого электронного продукта.

Для этого набора данных колонок купили меньше всего с 9 продажами, тогда как мобильные телефоны купили больше всего с 64 продажами. Это сравнение наглядно видно из представленной диаграммы.

Форматирование гистограмм в Microsoft Excel

По умолчанию гистограмма в Excel создаётся с использованием заданного стиля, при этом заголовок для диаграммы экстраполируется на одну из меток столбца (если имеется).

Если хотите, вы можете внести много изменений в форматирование своей диаграммы. Вы можете изменить цвет и стиль своей диаграммы, изменить название диаграммы, а также добавить или отредактировать метки осей с обеих сторон.

Изменение текста заголовка диаграммы

Чтобы изменить текст заголовка для гистограммы, дважды щёлкните текстовое поле заголовка над самой диаграммой. После этого вы сможете редактировать или форматировать текст по мере необходимости.

Если вы хотите полностью удалить заголовок диаграммы, выберите диаграмму и щёлкните значок «Элементы диаграммы» справа, который отображается визуально в виде зелёного символа «+».

Будет ли диаграмма иметь заголовок управляется флажком напротив опции «Название диаграммы».

Заголовок вашего графика будет удалён после снятия флажка.

Добавление и редактирование названий оси

Чтобы добавить метки осей на гистограмму, выберите свою диаграмму и нажмите зелёный значок «Элементы диаграммы» (значок «+»).

В меню «Элементы диаграммы» установите флажок «Название осей».

Метки оси должны отображаться как для оси x (внизу), так и для оси y (слева). Они появятся в виде текстовых полей.

Чтобы изменить метки, дважды щёлкните текстовые поля рядом с каждой осью. Отредактируйте текст в каждом текстовом поле как вам нужно, а затем кликните в любое место за пределами текстового поля, как только вы закончите вносить изменения.

Если вы хотите удалить метки, выполните те же шаги, чтобы снять флажок в меню «Элементы диаграммы», нажав зелёный значок «+». Снятие флажка рядом с опцией «Названия осей» немедленно удалит метки из вида.

Изменение стиля и цвета диаграммы

Microsoft Excel предлагает несколько тем диаграмм (именованных стилей), которые вы можете применить к своей гистограмме. Чтобы применить их, выберите свою диаграмму и затем щёлкните значок «Стили диаграммы» справа, который выглядит как кисть.

Список параметров стиля будет отображаться в раскрывающемся меню в разделе «Стиль».

Выберите один из этих стилей, чтобы изменить внешний вид диаграммы, включая изменение макета панели и фона.

Вы можете получить доступ к тем же стилям диаграммы, щёлкнув вкладку «Конструктор» в разделе «Инструменты диаграммы» на панели ленты. Эта кнопка появляется когда выбрана диаграмма.

В разделе «Стили диаграмм» будут отображаться те же стили диаграмм. Если щёлкнуть любую из показанных опций, стиль диаграммы изменится в соответствии с эскизом.

Вы также можете внести изменения в цвета, используемые в диаграмме, нажмите кнопку + («Стили диаграммы») и выберите раздел «Цвет».

Параметры цвета сгруппированы, поэтому выберите одну из групп цветовой палитры, чтобы применить эти цвета к диаграмме.

Вы можете проверить каждый цветовой стиль, наводя на них курсор мыши. Ваша диаграмма изменится, чтобы показать, как диаграмма будет выглядеть когда эти цвета применены.

Дополнительные параметры форматирования гистограммы

Вы можете внести дальнейшие изменения в форматирование своей гистограммы, щёлкнув правой кнопкой мыши по диаграмме и выбрав опцию «Форматировать область диаграммы».

Откроется меню «Формат области диаграммы» справа. Отсюда вы можете изменить параметры заливки, границы и других форматов для вашей диаграммы в разделе «Параметры диаграммы».

Вы также можете изменить вид и способ показа текста на диаграмме в разделе «Параметры текста», позволяя добавлять цвета, эффекты и шаблоны для меток заголовка и оси, а также изменять выравнивание текста на диаграмме.

Если вы хотите внести дополнительные изменения в форматирование текста, вы можете сделать это, используя стандартные параметры форматирования текста на вкладке «Главная» во время редактирования выбранного ярлыка (области текста).

Вы также можете использовать всплывающее меню форматирования, которое появляется над текстовыми полями, заголовком диаграммы или метками оси при их редактировании.

Связанные статьи:

Как читать, понимать и распознавать гистограмму изображения в Photoshop

Для выбора команды «Уровни» следует пойти по вкладке главного меню Изображение —> Коррекция —> Уровни (Image —> Adjustments —> Levels (или Ctrl+L), после чего откроется диалоговое окно команды. Как работать с «Уровнями», мы рассмотрим в другом материале, здесь мы просто используем эту команду для того, чтобы понять, как работает гистограмма:

Диалоговое окно команды «Уровни» в Photoshop.

Гистограммой является график в середине окна, похожий на горный хребет. В зависимости от изображения, которое активно на данный момент в документе Photoshop, ваша гистограмма может выглядеть похожей на мою, или она может выглядеть совершенно по-другому, и это нормально. Каждое изображение будет иметь свою собственную уникальную гистограмму, далее вы поймёте, почему.

Гистограмма в центре диалогового окна «Уровни».

Так каким образом диалоговое окно «Уровней» поможет нам понять гистограмму? Дело в том, что ниже гистограммы вы увидите горизонтальный бар в виде градиента. Градиент начинается с чистого черного цвета в крайне левом положении и постепенно становится ярче до достижения чистого белого цвета в самом правом углу:

Бар с чёрно-белым градиентом, расположенный ниже гистограммы.

Как мы уже узнали, гистограмма показывает нам текущий диапазон уровней яркости в нашем изображении, а уровни яркости в гистограмме в точности совпадают с полосой градиента, расположенной под ней. Гистограмма начинается с чистого черного цвета на левом крае, так же, как у градиента и заканчивается чистым белым цветом на правом крае, так же, как и у градиента. Уровни яркости гистограммы постепенно и равномерно увеличиваются слева направо, так же, как… угадайте — у градиента:

Уровни яркости гистограммы соответствуют полосе градиента, расположенного под ней.

Так почему же гистограмма выглядит как горный хребет? Это происходит потому, что она показывает нам текущее распределение уровней яркости, или тональных значений, в изображении. Другими словами она показывает сравнение всех уровней яркости по всему изображению. Вот почему определённые части гистограммы отображены выше, чем другие. Чем выше гистограмма на определенном уровне яркости, тем выше количество пикселей этого уровня яркости в изображении. В тех областях, где гистограмма ниже, пикселей этого уровня яркости в изображении меньше. И если гистограмма в каком то месте имеет пробел, это означает, что в изображении отсутствуют пиксели этих уровнях яркости.

Важно иметь в виду, что гистограмма не показывает нам фактическое количество пикселей в изображении. Это потому, что большинство современных цифровых камер способны снимать фотографии, имеющие в размере от 10 до 20 миллионов пикселей или больше. Для того, чтобы поместить их все в гистограмму, вам потребуется несколько экранов для его просмотра! Таким образом, вместо этого, гистограмма просто дает нам общую картину тонового диапазона изображения распространяется через показ светов, полутонов и теней, а также областей чисто черного или белого цвета.

Вообще говоря, фотография, снятая с правильной выдержкой, будет отображать гистограмму, показывающую полный, непрерывный диапазон уровней яркости от черного до белого, что мы и видим на примере этого изображения. Левая сторона моей гистограммы начинается прямо из левого края окна, прямо над чистым черным цветом градиента под ним. Это означает, что некоторые из пикселей в изображении имеют чистый чёрный цвет. Чтобы лучше понять, на рисунке ниже я увеличил левую сторону гистограммы:

Левая сторона гистограммы начинается с чистого черного цвета.

На правой стороне гистограммы мы видим, что график начинается не из края окна, как в случае с левой стороной, а между началом графика и краем окна имеется некоторый промежуток. Это говорит о том, что чисто белые (и чуть более тёмные) пиксели в изображении отсутствуют:

Правая часть гистограммы показывает, что чисто белый цвет в изображении отсутствует.

А о чём расскажет нам остальная часть гистограммы? Ну, как правило, мы читаем гистограмму слева направо (от самого темного к самому светлому). Если мы начнем слева и будем двигаться вправо, мы увидим, что гистограмма сразу начинает подниматься над темными тонами теней, но затем опускается по мере приближения к полутонам в центре. Затем она снова поднимается и достигает своего пика в зоне светлых тонов, прежде чем резко обрывается, не доходя до чисто белого цвета.

Самые высокие точки графика находятся в светах и ​​тенях; самые низкие в полутонах.

Так как самая высокая часть гистограммы в светлых тонах, это говорит о том, что большинство пикселе, содержащихся в нашем изображении, имеют светлые тона в пределах этого диапазона. Кроме того, мы имеем в изображении меньшее, но все еще значительное количество пикселей очень темных тонов, на что указывает пик гистограммы над тенями. И, наконец, спад над полутонами в центре говорит нам, что в то время как у нас есть детали в этом диапазоне среднего тона, но их гораздо меньше, чем светов и теней.

Давайте посмотрим на фотографию еще раз. Мы видим, что большинство деталей изображения состоит из светлых тонов (кожа женщины, белки глаз, свитер и большая часть фона). У нас также есть значительное количество очень темных тонов (ее волосы, брови, глаза и меньшая часть фона). А вот полутонов в фото по сравнению с количеством светов и теней немного, что характерно для черно-белых изображений высокой контрастности. Таким образом, гистограмма проделали большую работу, показав нам тональный диапазон этой фотографии:

В следующем уроке мы рассмотрим гистограмму на примере цветного изображения, а также узнаем другие важные моменты в анализе фотографии.

Описание индикатора MACD histogram с сигналами. Как пользоваться MACD histogram

Индикатор MACD-Histogram является вариацией MACD, причем его можно использовать как в роли трендового индикатора, так и в роли осциллятора. Стоит отметить, что именно вариация гистограммы получила большее распространение в трейдерской среде за счет большего количества подаваемых индикатором сигналов.

Логика индикатора MACD-Histogram

MACD-гистограмма представляет собой гистограмму (что следует из названия индикатора), показывающую степень устремления краткосрочного тренда в сторону долгосрочного. Если тренд начинает ускоряться в своем развитии, то линия MACD начинает все сильнее двигаться в сторону тренда от сигнальной (слегка запаздывающей), и следующая черта гистограммы становится все больше, так как разница между ними нарастает. И наоборот — если тренд замедляется, то разрыв между линией MACD и сигнальной линией сокращается, а черта гистограммы становится короче, то это может предвещать завершение активной фазы тренда или даже его завершение как такового.

Для расчета MACD-гистограммы следует сначала рассчитать сам индикатор MACD, который будет являться базой для дальнейших вычислений. Стандартные параметры MACD-гистограммы аналогичны индикатору MACD и составляют 12, 26 и 9.

Первым этапом следует вычислить 12- и 26-периодные ЕМА по ценам закрытия. После чего необходимо вычесть из результатов 12-периодного ЕМА результаты 26-периодного ЕМА (из-за большего периода усреднения 26-периодное ЕМА будет слегка отставать при трендовом движении от 12-периодного ЕМА, то есть 26-периодное ЕМА будет меньше 12-периодного на растущем рынке и больше — на падающем). Вычислением этой разности получается «линия MACD», которая показывает направление краткосрочной тенденции анализируемого актива. Далее следует вычислить 9-периодное ЕМА от получившейся разности, получив тем самым «сигнальную линию MACD», которая будет более плавной из-за усреднения. Она покажет направление долгосрочной рыночной тенденции. Для вычисления MACD-гистограммы следует вычесть из линии MACD сигнальную линию MACD. Собственно, именно эту разность и наносят в форме гистограммы, получая искомый индикатор. Так как разность может увеличиваться, уменьшаться или оставаться равной предыдущему значению, то аналогичным образом будет изменяться индикатор MACD-Histogram.

Рис. 1. Отображение индикатора MACD-гистограмма в торговом терминале QUIK

Торговля на основе индикатора MACD-гистограмма

Приведенный индикатор дает три типа сигнала. Первый тип сигнала подается при пересечении нулевой отметки MACD-гистограммой. Собственно, этот сигнал аналогичен базовому индикатору MACD, так как говорит о пересечении линией MACD сигнальной линии MACD. Следовательно, если MACD-гистограмма проходит через нулевую отметку снизу вверх, то на открытии следующей свечи совершается покупка с выставлением стопа ниже предыдущего локального минимума. Если же MACD-гистограмма пересекает нулевую отметку сверху вниз, то это свидетельствует о пересечении линии MACD сигнальной линии в аналогичном направлении, значит, стоит продавать, разместив защитную остановку выше предыдущего локального максимума.

Рис. 2. Сигналы на совершение сделок при пересечении нулевого уровня по MACD-гистограмме

Помимо указанного сигнала, стоит отмечать поведение MACD-гистограммы на ценовых экстремумах. Дело в том, что MACD-гистограмма является несколько опережающим индикатором, несмотря на определенную модель усреднения в своей базе расчета. Если на ценовых экстремумах MACD-гистограмма начинает давать более короткие черты, чем предыдущие при дальнейшем движении цены по тренду, такое поведение говорит о возможном скором завершении тренда. При возникновении подобных ситуаций на растущем тренде стоит совершать короткую продажу, разместив стоп-заявку на покупку выше ценового максимума экстремума. При возникновении подобной ситуации на нисходящем тренде (если на ценовом минимуме MACD-гистограмма покажет менее низкую черту) стоит покупать, размещая защитную остановку ниже ценового минимума данного экстремума. В подобного рода сигналах MACD-гистограмма проявляет свойство осциллятора, как бы показывая выход из зон перекупленности/перепроданности.

Рис. 3. Сигналы на совершение сделок при росте снижении MACD-гистограммы

Третий тип сигнала индикатора MACD-Histogram является самым сильным и называется дивергенцией. Однако дивергенции возникают достаточно редко — они образуются в конце трендов. Данный сигнал возникает в момент, когда цена образует новый экстремум, а MACD-гистограмма уже не способна обновить свой предыдущий пик. MACD-Histogram как бы предвещает скорый разворот тренда, показывая, что текущий ценовой экстремум не носит истинного характера, и тренд в ближайшее время завершится.

Если подобного рода дивергенция возникает в ходе восходящего тренда, она будет называться дивергенцией медведей, давая сигнал к продаже с размещением стоп-заявки чуть выше локального ценового максимума.

Рис. 4. Медвежья дивергенция по MACD-гистограмме

Если дивергенция возникает в ходе нисходящего тренда, то подобный сигнал по индикатору MACD-Histogram дает отличную возможность к покупке с выставлением стоп-приказа на продажу ниже ценового минимума. Подобная дивергенция называется дивергенцией быков.

Рис. 5. Дивергенция быков по MACD-гистограмме

Стоит отметить, что чем больше тайм-фрейм, на котором возникает дивергенция, тем больший тренд она способна принести за собой.

Отображение индикатора MACD-гистограммы в торговом терминале QUIK
Для отображения индикатора MACD-гистограммы в торговом терминале QUIK следует на графике анализируемого актива нажать клавишу Insert — для вывода диалогового окна «Добавление графика». В появившемся окне следует выбрать индикатор MACD-Histogram из появившегося списка, а затем — нажать клавишу «Добавить».

Рис. 6. Выбор индикатора MACD-Histogram в окне «Добавление графика»

После нажатия на указанную кнопку на графике анализируемого актива в новой области (по умолчанию) добавится индикатор MACD-гистограмма.

Рис. 7. Индикатор MACD-Histogram в торговом терминале QUIK

Для редактирования индикатора следует нажать сочетание клавиш Ctrl+E и в появившемся диалоговом окне выбрать в соответствующей области MACD-гистограмму (в поле слева). Во вкладке «Свойства» можно изменить цветовые настройки индикатора (в поле «Цвет линии»), а также выбрать выделение цветом растущих/снижающихся гистограмм.

Рис. 8. Настройка отображения во вкладке «Свойства» индикатора MACD-Histogram

Для изменения параметров расчета индикатора следует перейти во вкладку «Параметры», где можно изменить период усреднения «Короткого периода», «Длинного периода» и периода «Сигнальной скользящей средней». Чтобы внесенные изменения вступили в силу, необходимо нажать клавишу ОК.

Рис. 9. Настройка параметров расчета индикатора MACD-Histogram во вкладке «Параметры»

Индикатор MACD-гистограмма отличается от обычного MACD большим количеством подаваемых сигналов. MACD-гистограмму также можно применять для построения торговых систем в группе с другими индикаторами (чаще всего осцилляторами) — как фильтр направления торговых сигналов, приходящих от осцилляторов.

__

С теорией всё более-менее понятно, а что насчёт практики? Откройте брокерский счёт онлайн в «Открытие Брокер» и начинайте торговать прямо сейчас! А мы поможем советами и рекомендациями — всё самое полезное каждую неделю будет приходить прямо на ваш email, если подпишетесь на рассылку.

Как читать и понимать гистограммы изображений в фотошопе

Одним из наиболее ценных инструментов, которые мы имеем при редактировании и исправлении изображений в Photoshop, является гистограмма . На самом деле, гистограммы настолько ценны, что не ограничиваются только Photoshop. Вы также найдете гистограммы во многих других программах для редактирования изображений, таких как Adobe Lightroom, Photoshop Elements и собственный плагин Camera Raw для Photoshop. Многие цифровые камеры сегодня также имеют удобную функцию гистограммы. В мире фотографии и редактирования фотографий гистограммы есть везде!

Итак, что же такое гистограмма? Проще говоря, гистограмма — это график. Теперь, я знаю, как только я упомяну слово «график», некоторые люди захотят вздремнуть, но я обещаю вам, это легко. Это также очень важно, если вы серьезно относитесь к своим изображениям (и если вы читаете это, это безопасная ставка, что вы). Гистограмма — это график, который показывает нам текущий тональный диапазон изображения, чтобы мы могли оценить его и, при необходимости, исправить. Под тональным диапазоном я подразумеваю диапазон уровней яркости изображения. Гистограмма показывает нам, сколько изображения в настоящее время чисто черного цвета, сколько в настоящее время чисто белого цвета, и какая часть изображения находится где-то посередине.

Здесь важно отметить, что хотя мы говорим об уровнях яркости, мы говорим не только о черно-белых (серых) изображениях. Гистограммы работают одинаково хорошо и одинаково важны с полноцветными фотографиями. Это потому, что, хотя мы не всегда думаем о цвете как о чем-то большем, чем цвет, каждый цвет в вашем изображении имеет свой собственный уровень яркости. Желтые, например, обычно очень светлые; блюз намного темнее. Эти различия в значениях яркости означают, что цвет может оказать огромное влияние на тональный диапазон вашего изображения.

Как нам помогает возможность видеть тональный диапазон изображения? Ну, вы когда-нибудь смотрели на фотографию и думали, что она кажется немного «плоской»? Тема была интересной, композиция была хорошей, но в целом она просто не «высовывалась» у вас? Скорее всего, это потому, что изображение страдает от низкой контрастности; блики (самые светлые области изображения), скорее всего, были слишком темными, а тени (самые темные области) были не такими темными, как следовало бы.

Теперь вы, возможно , смогли распознать это, просто взглянув на фотографию своими глазами, но когда дело доходит до редактирования изображения, печальная правда в том, что наши глаза не так надежны, как вы думаете. Они отлично умеют сравнивать два изображения рядом и распознавать, какое из них лучше, но когда дело доходит до оценки одногоНапример, их можно легко одурачить, увидев, что некоторые области светлее или темнее, чем они есть на самом деле. Дисплей (монитор) вашего компьютера также может добавить проблемы, если он не был должным образом откалиброван. Например, установка слишком высокой яркости экрана может сделать ваши изображения фантастическими на экране, но темными и разочаровывающими, когда вы начнете их печатать. Гистограмма преодолевает обе эти проблемы. Это не зависит от вашего зрения или ваших настроек дисплея. Вместо этого он получает информацию непосредственно от самого изображения, поэтому он всегда показывает вам точное и надежное представление о тональном диапазоне, облегчая обнар

Как сделать гистограмму в excel по данным таблицы из разных столбцов по годам датам, двумя цветами?

Всем позитива и хорошего настроения! Сегодня мы продолжим изучение табличного редактора  excel. В этом редакторе можно представлять  различные данные не только в виде скучных таблиц но и в более наглядном виде. .

Обычно  вы заполняете таблицу, а в нужном столбце вычисляется результат в зависимости от введенной ранее формулы. Но у программы excel есть и еще одно замечательное свойство – все результаты, которые у вас приведены в табличном формате, можно представить в виде различного типа диаграмм. Это, так называемая наглядная визуализация или «инфографика». Как говориться — посмотрел и сразу понял.

Сейчас понятие инфографики имеет очень большое значение. Если в таблице представлено мало данных, то проанализировать ее не составит особого труда. Но если этих данных очень много, то анализ будет несколько трудноватым. Тут на помощь и приходят графики. На одной картинке представлены данные, которые могут занимать несколько листов.

Анализировать такие графики уже довольно просто. Типов графиков существует несколько – это и диаграммы, которые представляют собой различного вида круги, и гистограммы, которые представлены в виде столбцов. По сути, гистограммы являются самым распространенным графическим выполнением различного рода данных. Вот о том, как построить такую гистограмму мы и разберем сегодня.

Как построить гистограмму в excel по данным таблицы

Сам процесс создания гистограммы очень прост. Независимо от того, какой тип графика вы хотите создать, начинаем с того, что выделяем все данные в таблице, включая названия в шапке, если таковые имеются. После этого идем во вкладку «Вставка» и выбираем там пункт «гистограмма». В раскрывшемся меню выбираем необходимый нам график. При наведении мыши на каждый вариант, появляется надпись с обозначением для чего применяется эта гистограмма.

Можно пойти и другим путем. В этой же вкладке идем в самый низ и находим там пункт: «все типы диаграмм».

Выбираем этот пункт и видим в открывшемся окне все варианты графиков, среди которых выбираем нужный.

После этого нажимаем на ОК и готовая гистограмма встраивается на страничку с таблицей.

Как видим на рисунке, при выделении гистограммы, выделяется и область данных в таблице, которая включена в эту гистограмму. И это важно, поскольку, как вы выделите таблицу, такие данные и войдут в гистограмму.

Гистограмму рекомендуется помещать на отдельном листе документа для того, чтобы удобнее было печатать или демонстрировать на проекторе.

Делаем  гистограмму с накоплением в таблице excel, по двум рядам данных

Как видно из списка графиков, их можно построить много самых разнообразных. Выше мы говорили о самом простом стандартном способе. Однако есть случаи, когда у нас столбцы должны выглядеть разным цветом. Это, так называемая, гистограмма с накоплением.

Очень интересный вариант. Казалось бы сделать такую гистограмму сложно. Однако, на самом деле, ничего сложного здесь нет. Возьмем вариант таблицы из двух столбцов. Как обычно выделяем таблицу. Затем заходим в пункт «гистограммы» вкладки «вставка» и выбираем здесь гистограмму с накоплением.

По умолчанию – это вторая по счету гистограмма в списке:

Выбираем ее и нажимаем ОК. В результате получаем следующее:

Как видите, все достаточно просто и быстро. Причем, если вы хотите добавить данные в уже готовую гистограмму, для этого совсем необязательно строить новую таблицу и, соответственно, новую гистограмму. Достаточно дописать в таблице еще одну колонку, или де, три, сколько задумано. Затем выделяем гистограмму, одновременно выделятся и данные в таблице, которые включены в эту гистограмму.

Добавленная колонка, естественно, не выделилась, поскольку она еще не включена в гистограмму. Теперь ее надо добавить. Делается все просто. Берем за точку, которая является узлом выделения данных и двигаем за нее в сторону включаемой колонки.

В результате новые данные войдут в гистограмму и отобразятся на ней. На столбцах гистограммы появится третий цвет.

Сколько столбцов будем включать в диаграмму, столько цветов в столбцах и получим.

Как изменить цвет столбцов в гистограмме?

И, последнее. Построив гистограмму по данным таблицы из разных столбцов по годам датам, двумя цветами, можно изменить цвет столбцов, если они вас не устраивают. Для этого выделяем любой столбец и нажимаем правую клавишу мыши.

Откроется окно, в котором выбираем пункт «заливка фигуры» и нажимаем на располагающуюся рядом стрелку выпадающего меню. В этом меню выбираем любой понравившийся цвет.

Выбрав, применяем его. Автоматически, все столбцы данных одного столбца таблицы окрасятся в выбранный цвет. Вот так можно построить гистограмму в программе excel. Но это еще не все возможности, которые предлагает программа. Различных вариантов очень много. Изучив их можно делать свои наглядные пособия еще более наглядными. Успехов в освоении!

Автор публикации

импортировать numpy как np
импортировать seaborn как sns
 

# sns.set_style ('темная сетка')
sns.set_style ('темный')
 

np.random.seed (42)
normal_data = np.random.normal (размер = 300, местоположение = 85, масштаб = 3)
 

sns.distplot (нормальные_данные)
 

sns.distplot (normal_data, цвет = 'темно-синий')
 

sns.distplot (normal_data, kde = False)
 

sns.distplot (normal_data, kde = False, бины = 50)
 

sns.distplot (normal_data, hist = False)
 

sns.distplot (normal_data
             , kde = ложь
             , hist_kws = {"альфа": 1}
             )
 

 python histogram_matching.py   [] 

 Python histogram_matching.py aspens_in_fall.jpg forest_resized.jpg mask.jpg 

#! / usr / bin / env python

'' '
Добро пожаловать в программу сопоставления гистограмм!

Учитывая исходное изображение и эталонное изображение, эта программа
возвращает измененную версию исходного изображения, которая соответствует
гистограмма эталонного изображения.Требования к изображению:
  - Исходное изображение должно быть цветным.
  - Контрольное изображение должно быть цветным.
  - Размеры исходного изображения и эталонного изображения не
    должно быть таким же.
  - Программа поддерживает дополнительное третье изображение (маску) как
    Аргумент.
  - Когда изображение маски предоставлено, оно будет масштабировано до
    иметь тот же размер, что и исходное изображение, а результирующий
    совпадающее изображение будет замаскировано изображением маски.

Применение:
  python histogram_matching.py   []
'' '

# Совместимость с Python 2/3
from __future__ import print_function

import cv2 # Импортировать библиотеку OpenCV
импортировать numpy как np # Импортировать библиотеку Numpy
импортировать matplotlib.pyplot as plt # Импортировать функциональность matplotlib
import sys # Разрешает передачу аргументов

# Проект: сопоставление гистограмм с использованием OpenCV
# Автор: Эддисон Сирс-Коллинз
# Дата создания: 27.09.2019
# Версия Python: 3.7

# Определить имя файла изображений
SOURCE_IMAGE = "aspens_in_fall.jpg"
REFERENCE_IMAGE = "forest_resized.jpg"
MASK_IMAGE = "маска.jpg"
OUTPUT_IMAGE = "aspens_in_fall_forest_output"
OUTPUT_MASKED_IMAGE = "aspens_in_fall_forest_output_masked.jpg"

def calculate_cdf (гистограмма):
    "" "
    Этот метод вычисляет кумулятивную функцию распределения
    : param array histogram: Значения гистограммы
    : return: normalized_cdf: нормализованная кумулятивная функция распределения
    : rtype: массив
    "" "
    # Получить совокупную сумму элементов
    cdf = гистограмма.кончает ()

    # Нормализовать cdf
    normalized_cdf = cdf / float (cdf.max ())

    вернуть normalized_cdf

def calculate_lookup (src_cdf, ref_cdf):
    "" "
    Этот метод создает таблицу поиска
    : param array src_cdf: cdf для исходного изображения
    : param array ref_cdf: cdf для эталонного изображения
    : return: lookup_table: Таблица поиска
    : rtype: массив
    "" "
    lookup_table = np.zeros (256)
    lookup_val = 0
    для src_pixel_val в диапазоне (len (src_cdf)):
        lookup_val
        для ref_pixel_val в диапазоне (len (ref_cdf)):
            если ref_cdf [ref_pixel_val]> = src_cdf [src_pixel_val]:
                lookup_val = ref_pixel_val
                сломать
        lookup_table [src_pixel_val] = lookup_val
    вернуть lookup_table

def match_histograms (src_image, ref_image):
    "" "
    Этот метод сопоставляет гистограмму исходного изображения с
    опорный сигнал
    : param image src_image: Исходное исходное изображение
    : param image ref_image: эталонное изображение
    : return: image_after_matching
    : rtype: image (массив)
    "" "
    # Разделить изображения на разные цветовые каналы
    # b означает синий, g означает зеленый и r означает красный
    src_b, src_g, src_r = cv2.разделить (src_image)
    ref_b, ref_g, ref_r = cv2.split (ref_image)

    # Вычислить гистограммы b, g и r отдельно
    # Метод flatten () Numpy возвращает копию массива c
    # свернулся в одно измерение.
    src_hist_blue, bin_0 = np.histogram (src_b.flatten (), 256, [0,256])
    src_hist_green, bin_1 = np.histogram (src_g.flatten (), 256, [0,256])
    src_hist_red, bin_2 = np.histogram (src_r.flatten (), 256, [0,256])
    ref_hist_blue, bin_3 = np.histogram (ref_b.flatten (), 256, [0,256])
    ref_hist_green, bin_4 = np.гистограмма (ref_g.flatten (), 256, [0,256])
    ref_hist_red, bin_5 = np.histogram (ref_r.flatten (), 256, [0,256])

    # Вычислить нормализованный cdf для исходного и эталонного изображений
    src_cdf_blue = calculate_cdf (src_hist_blue)
    src_cdf_green = calculate_cdf (src_hist_green)
    src_cdf_red = calculate_cdf (src_hist_red)
    ref_cdf_blue = calculate_cdf (ref_hist_blue)
    ref_cdf_green = calculate_cdf (ref_hist_green)
    ref_cdf_red = calculate_cdf (ref_hist_red)

    # Сделать отдельную таблицу поиска для каждого цвета
    blue_lookup_table = calculate_lookup (src_cdf_blue, ref_cdf_blue)
    green_lookup_table = calculate_lookup (src_cdf_green, ref_cdf_green)
    red_lookup_table = calculate_lookup (src_cdf_red, ref_cdf_red)

    # Используйте функцию поиска для преобразования цветов оригинала
    # исходное изображение
    blue_after_transform = cv2.LUT (src_b, blue_lookup_table)
    green_after_transform = cv2.LUT (src_g, green_lookup_table)
    red_after_transform = cv2.LUT (src_r, red_lookup_table)

    # Собираем изображение вместе
    image_after_matching = cv2.merge ([
        blue_after_transform, green_after_transform, red_after_transform])
    image_after_matching = cv2.convertScaleAbs (image_after_matching)

    вернуть image_after_matching

def mask_image (изображение, маска):
    "" "
    Этот метод накладывает маску поверх изображения.
    : param image image: цветное изображение, которое вы хотите замаскировать
    : param image mask: Маска
    : return: masked_image
    : rtype: image (массив)
    "" "

    # Разделить цвета на разные цветовые каналы
    синий_цвет, зеленый_цвет, красный_цвет = cv2.разделить (изображение)

    # Измените размер маски, чтобы она была того же размера, что и исходное изображение
    resized_mask = cv2.resize (
        маска, (image.shape [1], image.shape [0]), cv2.INTER_NEAREST)

    # Нормализовать маску
    normalized_resized_mask = resized_mask / float (255)

    # Масштабировать значения цвета
    blue_color = blue_color * normalized_resized_mask
    blue_color = blue_color.astype (число)
    green_color = green_color * normalized_resized_mask
    green_color = green_color.astype (число)
    красный_цвет = красный_цвет * normalized_resized_mask
    красный_цвет = красный_цвет.астип (целое)

    # Снова соберите изображение
    merged_image = cv2.merge ([синий_ цвет, зеленый_ цвет, красный_ цвет])
    masked_image = cv2.convertScaleAbs (merged_image)
    вернуть masked_image

def main ():
    "" "
    Основной метод программы.
    "" "
    start_the_program = input ("Нажмите ENTER, чтобы выполнить сопоставление гистограммы ...")

    # Флаг, указывающий, было ли изображение маски предоставлено пользователем или нет
    mask_provided = Ложь

    # Извлечь системные аргументы
    пытаться:
        image_src_name = sys.argv [1]
        image_ref_name = sys.argv [2]
    Кроме:
        image_src_name = SOURCE_IMAGE
        image_ref_name = REFERENCE_IMAGE

    пытаться:
        image_mask_name = sys.argv [3]
        mask_provided = Верно
    Кроме:
        print ("\ nПримечание: маска не была предоставлена. \ n")

    # Загрузите изображения и сохраните их в переменной
    image_src = cv2.imread (cv2.samples.findFile (image_src_name))
    image_ref = cv2.imread (cv2.samples.findFile (image_ref_name))

    image_mask = Нет
    если mask_provided:
        image_mask = cv2.imread (cv2.samples.findFile (имя_маски_образа))

    # Проверить, правильно ли загружены изображения
    если image_src равно None:
        print ('Не удалось загрузить исходный файл изображения:', image_src_name)
        sys.exit (1)
    elif image_ref равно None:
        print ('Не удалось загрузить файл эталонного изображения:', image_ref_name)
        sys.exit (1)
    еще:
        # Ничего не делать
        проходить

    # Преобразование маски изображения в оттенки серого
    если mask_provided:
        image_mask = cv2.cvtColor (image_mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       
    # Вычислить совпадающее изображение
    output_image = match_histograms (image_src, image_ref)

    # Маскировать совпадающее изображение
    если mask_provided:
        output_masked = mask_image (output_image, image_mask)

    # Сохраняем выходные изображения
    cv2.imwrite (OUTPUT_IMAGE, output_image)
    если mask_provided:
        cv2.imwrite (OUTPUT_MASKED_IMAGE, output_masked)
  
    ## Отображение изображений, используемых для отладки
    cv2.imshow ('Исходное изображение', image_src)
    cv2.imshow ('Контрольное изображение', image_ref)
    cv2.imshow ('Выходное изображение', output_image)
    если mask_provided:
        cv2.imshow ('Маска', image_mask)
        cv2.imshow ('Выходное изображение (замаскировано)', output_masked)

    cv2.waitKey (0) # Ждем события клавиатуры

если __name__ == '__main__':
    печать (__ doc__)
    главный()
    cv2.destroyAllWindows ()
 

импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать seaborn как sns
 

data_url = 'http://bit.ly/2cLzoxH'
gapminder = pd.read_csv (data_url)
gapminder.head (n = 3)
 

gapminder ['lifeExp']. hist (ячейки = 100)
 

gapminder ['lifeExp']. hist (bins = 100, grid = False, xlabelsize = 12, ylabelsize = 12)
plt.xlabel («Ожидаемая продолжительность жизни», fontsize = 15)
plt.ylabel ("Частота", fontsize = 15)
plt.xlim ([22.0,90.0])
 

gapminder ['gdpPercap']. hist (bins = 1000, grid = False)
plt.xlabel ("gdpPercap", fontsize = 15)
plt.ylabel ("Частота", fontsize = 15)
plt.xscale ('журнал')
 

sns.distplot (пробел ['lifeExp'])
 

sns.distplot (gapminder ['lifeExp'], kde = False, color = 'red', bins = 100)
 

sns.distplot (gapminder ['lifeExp'], kde = False, color = 'red', bins = 100)
plt.title ('Ожидаемая продолжительность жизни', fontsize = 18)
plt.xlabel ('Срок службы (лет)', fontsize = 16)
plt.ylabel ('Частота', размер шрифта = 16)
 

df = gapminder [gapminder.continent == 'Africa']
sns.distplot (df ['lifeExp'], kde = False, label = 'Africa')
 

df = gapminder [gapminder.continent == 'Америка']
sns.distplot (df ['lifeExp'], kde = False, label = 'Americas')
 

# Форматирование графика
plt.legend (prop = {'size': 12})
plt.title («Продолжительность жизни двух континентов»)
plt.xlabel ('Срок службы (лет)')
plt.ylabel ('Плотность')
 

df = gapminder [gapminder.continent == 'Africa']
sns.distplot (df ['lifeExp'], hist = False, kde = True, label = 'Africa')
df = gapminder [gapminder.continent == 'Америка']
sns.distplot (df ['lifeExp'], hist = False, kde = True, label = 'Americas')
# Форматирование графика
plt.legend (prop = {'size': 12})
plt.title («Ожидаемая продолжительность жизни по сравнению с континентами»)
plt.xlabel ('Срок службы (лет)')
plt.ylabel ('Плотность')