Red Giant Trapcode form图文教程

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Red Giant Trapcode

----------Form特效制作

新建合成,720X576,25帧,10秒,命名为“Title",点击“确定”,如图1。

使用文字工具新建一个Title层,字体为“After Effects"。如图2。

新建合成,720X576,25帧,10秒,命名为“From",点击“确定”,如图3。

图3

新建一个固态层,720X576,颜色为黑色,命名为“From",点击“确定”,如图4。

图4

添加Effects面板里的“Trapcode”—“From”特效,如图5。

新建一个摄像机,在“Preset"里设置为35mm,点击确定。如图6。

图6

在“Bese From”里,将Size X轴大小设置为720,Size Y轴大小设置为576,Size Z轴大小设置为20,

“Particles in Z”大小设置为“1”,如图7。效果如图8。

图7

图8

将“Bese From”设置为“Box-Strings”,Strings in Y设置为576,Strings in Z设置为1,如图9。

图9

将“Strings Settings”—“Density”设置为30,如图10。

选择“Title”合成,给字体层添加“Ramp”,设置为如图11的显示效果。

添加“Noise Alpha”,设置效果如图12。

图12

添加“Linear Wipe”效果,第六帧设置关键帧为100,在5秒24帧设置为0,效果图13。

图13

在“From”—“Layer Maps”里,设置层为“3.Title”,“Functionality”设置为“RGBA to RGBA”,

Maps Over 设置为XY,“Displacement”—“Strength”设置为50,如图14,效果如图15。

图14

图15

将“Particle”—“Size”大小设置为2,如图16

图16

新建“RAMP”合成,如图17。

新建一个白色固态层,720X576,如图18。

图18

在固态层上添加“Linear Wipe”效果,“Transition Complet”设置为54%,“Feather”设置为

200,如图19。

将“Ramp”合成拖拽到“From”合成里,如图20。

图20

关闭“Ramp”显示,点击“From”图层,“Fractal Strength”—“Layer”设置为1.Ramp,

Maps Over 设置为XY,如图21。

图21

将“Disperrse$Twist”—Disperrse设置为100,“Fractal FIELD"-Disperrse设置为450,

FLOW X设置为-50,FLOW Y设置为-30,FLOW Z设置为0,,效果图22.

选择TITLE合成,复制一层,命名为TITLE particle。如图23.

双击TITLE particle,选中"Linear Wipe"效果的关键帧,按F9,或者按图24所示。

打开RAMP合成,选中"Linear Wipe"效果的关键帧,按F9。如图25.

打开TITLE合成,选中"Linear Wipe"效果的关键帧,按F9。如图26.

图26

高二81统计随机抽样直方图茎叶图知识点经典例题及练习题带答案

环球雅思教育学科教师讲义 讲义编号: ______________ 副校长/组长签字:签字日期: 【考纲说明】 1、理解随机抽样的必要性和重要性,了解分布、样本数据标准差的意义和作用,理解用样本估计总体的思想。 2、会画频率分布直方图、频率折线图、茎叶图,会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题 【趣味链接】 U2合唱团在17分钟内得赶到演唱会场,途中必需跨过一座桥,四个人从桥的同一端出发,你得帮助他们到达另一端,天色很暗,而他们只有一只手电筒。一次同时最多可以有两人一起过桥,而过桥的时候必须持有手电筒,所以就得有人把手电筒带来带去,来回桥两端。手电筒是不能用丢的方式来传递的。四个人的步行速度各不同,若两人同行则以较慢者的速度为准。BONO需花1分钟过桥,EDGE需花2分钟过桥,ADAM需花5分钟过桥,LARRY需花10分钟过桥,他们要如何在17分钟内过桥呢? 【知识梳理】 一、抽样方法与总体分布的估计 1、随机抽样 (1)总体:在统计学中, 把研究对象的全体叫做总体,把每个研究对象叫做个体,把总体中个体的总数叫做总体容量.总体与个体之间的关系类似于集合与元素的关系. (2)样本:从总体中随机抽取一部分个体叫做总体的一个样本,样本中个体的数目称为样本的容量,样本和总体之间

的关系类似于子集和集合之间的关系. (3)简单随机抽样:一般地,从元素个数为N 的总体中不放回地抽取容量为的样本,如果每一次抽取时总体中的各个个体被抽到的可能性是相同的,那么这种抽样方法叫简单随机抽样,这样抽取的样本,叫做简单随机样本. 常用的方法有抽签法和随机数表法. (4)系统抽样:当总体中的个体比较多时,将总体分成均衡的若干部分,然后按照预先制定的规则,从每一部分中抽取一个个体,得到所需要的样本,这样的抽样方法称为系统抽样,也称作等距抽样. (5)分层抽样:当总体由有明显差别的几部分组成时,为了使抽取的样本更好地反映总体的情况,可将总体中各个个体按某种特征分成若干个互不重叠的几部分,每一部分叫做层,在各层中按层在总体中所占比例进行简单随机抽样或系统抽样,这种抽样方法叫做分层抽样. 2、频率分布直方图与茎叶图 (1)频率分布:样本中所有数据(或数据组)的频数和样本容量的比就是该数据的频率,所有数据(或数据组)的频率的分布变化规律叫做频率分布,可以用频率分布表、频率分布折线图、茎叶图、频率分布直方图来表示. (2)频率折线图:如果将频率分布直方图中各相邻的矩形的上底边的中点顺次连接起,就得到一条折线,称这条折线为本组数据的频率折线图。 (3)总体密度曲线:随着样本容量的增加,作图时所分的组数增加,组距减小,相应的频率折线图会越来越接近于一条光华曲线,即总体密度曲线。 (4)制作茎叶图的方法是:将所有两位数的十位数字作为“茎”,个位数字作为“叶”,茎相同者共用一个茎,茎按从小到大的顺序从上向下列出,共茎的叶一般按从大到小(或从小到大)的顺序同行列出. 茎叶图对于分布在0~99的容量较小的数据比较合适,此时,茎叶图比直方图更详尽地表示原始数据的信息. 在茎叶图中,茎也可以放两位,后面位数多可以四舍五入后再制图. 3、样本的数字特征 (1)众数:出现次数最多的数叫做众数. (2)中位数:如果将一组数据按大小顺序依次排列,把处在最中间位置的一个数据或中间两个数据的平均是叫做这组数据的中位数. (3)平均数与加权平均数:如果有n 个数,,,,n x x x x ??321那么12n x x x x n ++???+= 叫做这n 个数的平均数. 如果在n 个数中,1x 出现次1f 次, 2x 出现次2f 次,……,k x 出现次2f 次,(这里),n f f f k =+??++21那么 11221 ()k k x x f x f x f n =++???+叫做这n 个数的加权平均数,其中k f f f ??,,21叫做权. (4)标准差与方差:设一组数据123n x x x x ?,,,,的平均数为x ,则

统计经典例题及答案

统计专题训练 1、为了解小学生的体能情况,抽取了某校一个年级的部分学生进行一分钟跳绳次数测试,将取得数据整理后, 画出频率分布直方图(如图).已知图中从左到右前三个小组频率分别为0.1,0.3,0.4,第一小组的频数为 5. (1)求第四小组的频率;(2)参加这次测试的学生有多少人; (3)若次数在75次以上(含75次)为达标,试估计该年级学生跳绳测试的达标率是多少. 解(1)由累积频率为1知,第四小组的频率为1-0.1-0.3-0.4=0.2. (2)设参加这次测试的学生有x人,则0.1x=5,∴x=50.即参加这次测试的学生有50人. (3)达标率为0.3+0.4+0.2=90%,所以估计该年级学生跳绳测试的达标率为90%. 2、对某400件元件进行寿命追踪调查情况频率分布如下: 寿命 (1) (3)估计元件寿命在700 h以上的频率. 解(1)寿命与频数对应表: (3)估计该元件寿命在700 h以上的频率为0.40+0.20+0.15=0.75. 3、两台机床同时生产一种零件,在10天中,两台机床每天的次品数如下: 甲1,0,2,0,2,3,0,4,1,2 乙1,3,2,1,0,2,1,1,0,1 (1)哪台机床次品数的平均数较小?(2)哪台机床的生产状况比较稳定? 解(1)x甲=(1+0+2+0+2+3+0+4+1+2)×1 10=1.5,

x 乙=(1+3+2+1+0+2+1+1+0+1)×1 10=1.2. ∵x 甲>x 乙, ∴乙车床次品数的平均数较小. (2)s 2甲=110 [(1-1.5)2+(0-1.5)2+(2-1.5)2+(0-1.5)2+(2-1.5)2+(3-1.5)2+(0-1.5)2+(4-1.5)2+(1-1.5)2 +(2-1.5)2]=1.65,同理s 2乙=0.76, ∵s 2甲>s 2乙, ∴乙车床的生产状况比较稳定. 4、某良种培育基地正在培育一种小麦新品种A .将其与原有的一个优良品种B 进行对照试验.两种小麦各种植了25亩,所得亩产数据(单位:千克)如下: 品种A :357,359,367,368,375,388,392,399,400,405,412,414,415,421,423,423,427,430,430,434,443,445, 445,451,454 品种B :363,371,374,383,385,386,391,392,394,394,395,397,397,400,401,401,403,406,407,410,412,415, 416,422,430 (1)完成数据的茎叶图;(2)用茎叶图处理现有的数据,有什么优点? (3)通过观察茎叶图,对品种A 与B 的亩产量及其稳定性进行比较,写出统计结论. 解 (1) (2)由于每个品种的数据都只有25个,样本不大,画茎叶图很方便;此时茎叶图不仅清晰明了地展示了数据的分布情况,便于比较,没有任何信息损失,而且还可以随时记录新的数据. (3)通过观察茎叶图可以看出:①品种A 的亩产平均数(或均值)比品种B 高;②品种A 的亩产标准差(或方差)比品种B 大,故品种A 的亩产量稳定性较差. 5、某个体服装店经营各种服装,在某周内获纯利润y (元)与该周每天销售这种服装件数x 之间的一组数据关系如下表: 已知:∑ i =17 x 2 i =280,∑ i =1 7 x i y i =3487. (1)求x ,y ; (2)画出散点图; (3)观察散点图,若y 与x 线性相关,请求纯利润y 与每天销售件数x 之间的回归直线方程.

统计与概率经典例题(含答案和解析)

○…………外…………○…………装…………○…………订…………○…………线…………○ ………… 学校: ___ ___ _ _ __ _姓名:___ _ __ ___ _ _班级:__ __ _ _ ___ _ _考号:_ _____ __ ___ ○ … … … … 内 … … … … ○ … … … … 装 … … … …○ … … … … 订… … … … ○ … ………线…………○………… 统计与概率经典例题(含答案及解析) 1.(本题8分)为了解学区九年级学生对数学知识的掌握情况,在一次数学检测中,从学区2000名九年级考生中随机抽取部分学生的数学成绩进行调查,并将调查结果绘制成如下图表: ⑴表中a 和b 所表示的数分别为:a= .,b= .; ⑵请在图中补全频数分布直方图; ⑶如果把成绩在70分以上(含70分)定为合格,那么该学区2000名九年级考生数学成绩为合格的学生约有多少名? 2.为鼓励创业,市政府制定了小型企业的优惠政策,许多小型企业应运而生,某镇统计了该镇1﹣5月新注册小型企业的数量,并将结果绘制成如下两种不完整的统计图: (1)某镇今年1﹣5月新注册小型企业一共有 家.请将折线统计图补充完整; (2)该镇今年3月新注册的小型企业中,只有2家是餐饮企业,现从3月新注册的小型企业中随机抽取2家企业了解其经营状况,请用列表或画树状图的方法求出所抽取的2家企业恰好都是餐饮企业的概率. 3.(12分)一个不透明的口袋装有若干个红、黄、蓝、绿四种颜色的小球,小球除颜色外完全相同,为估计该口袋中四种颜色的小球数量,每次从口袋中随机摸出一球记下颜色并放回,重复多次试验,汇总实验结果绘制如图不完整的条形统计图和扇形统计图.

ArcGIS教程:直方图

“直方图”工具提供了数据的一元(一个变量)描述。此工具对话框用于显示感兴趣数据集的频率分布并计算汇总统计数据。 频率分布 频率分布是用条形图表示的,该图显示了观察值位于特定区间或组之内的频率。可指定在直方图中使用的等宽类数目。各组中数据的相对比例以各条块的高度表示。例如,以下直方图显示了数据集的频率分布(10 个类)。 汇总统计数据 分布的重要功能可通过描述其位置、离散度和形状的统计数据进行概括。 位置的测量值 位置的测量值提供了一个分布的中心和其他部分所处位置的概念。

平均值即为数据的算数平均值。平均值提供分布中心的测量值。 中间值与累积比例 0.5 对应。如果数据以升序排列,50% 的值位于中间值之下,50% 的值位于中间值之上。中间值提供了分布中心的另一个测量值。 第一和第三分位数分别与累积比例 0.25 和 0.75 对应。如果数据以升序排列,则 25% 的值位于第一分位数之下,25% 的值位于第三分位数之上。第一和第三分位数是分位数的特殊情况。分位数的计算方式如下: quantile = (i - 0.5) / N 其中 i 是第 i 个有序数值。 离散度的测量值 平均值周围点的离散度是所显示频率分布的另一特征。 数据的方差是所有值与平均值之间的平均平方差值。由于涉及到平方差,计算得到的方差通常对过高值或过低值很敏感。方差的计算方法为:将值与平均值的平方差求和,然后除以 (N-1)。 标准差为方差的平方根,它描述了数据在平均值周围的分散程度。方差和标准差越小,测量值聚类相对于平均值就越紧密。 下图显示了两个具有不同标准差的分布。黑线表示的频率分布比红线表示的频率分布波动性更大(离散程度更大)。黑线表示的频率分布比红线表示的频率分布的方差和标准差都大。 形状测量值 频率分布的形状也是其特征之一。

QC七大手法基础教程-直方图

直方图 1、概念 直方图是指:将某期间所收集的计量值数据(如:尺寸、重量、硬度……等)经分组整理成次数分配表,并以柱形予以图形化,以掌握这些数据所代表的情报。 直方图主要应用于:展示过程的分布情况。 图1表示了直方图的基本形状。 2、直方图的制作步骤 A 、收集数据,至少要收集50~100 个数据; B 、参照下表确定组数(或用N 的平方根确定): 表1 分组对照表 C 、确定组距 (a)、找出最大数据X max 和最小数据X min ; (b)、求全距R 。R=最大数据X max -最小数据X min (注:异常值除外); (c)、求组距C 。 C=全距R ÷组数K ; (d)、从测定单位的整数倍之数据中,找出接近的C 值的适当数据作为组距。 D 、决定各组参数及次数分配表 (a)、取数据最小测量单位的1/2为组界值的单位; (b)、第一个境界值=最小值—1/2×最小测量单位; 第二个境界值=第一个境界值+组距; 第三个境界值=第二个境界值+组距; 其它依此类推。 (c)

(d)、制作次数分配表。如下表: 表2 次数分配表 E 、依据次数分配表,制作起直方图。纵轴代表次数(结果),横轴代表特性(要因),并于X 、Y 轴的最大值与最小值之间以等长度标出刻度。如图2: 图2 直方图 F 、在图上标出图名,记入搜集数据的时间和其他必要的记录。总次数(频数)、统计特征值均值)与S (标准偏差)是直方图上的重要数据,一定要标出。 3、直方图的作用 ①、由图形可以比较容易掌握制程的全貌(如:中心趋势,离散趋势,分配形状); ②、可了解制程的安定或异常状况; ③、与规格进行比较可判断制程能力。 4、直方图的常见分布形状 ①、常态形——左右对称,中间高两边渐低,表示制程安定,数据呈常态分配。

一种基于直方图统计特征的直方图匹配算法的研究_朱磊

收稿日期:2004-01-21 作者简介:朱磊(1973— ),男,江苏南京人,工学博士,讲师,研究方向:多媒体信息处理与通信网络管理。文章编号:1003-6199(2004)02-0048-04 一种基于直方图统计特征的直方图匹配算法的研究 朱 磊 (解放军理工大学通信工程学院,江苏南京 210007) 摘 要:本文提出并验证了基于直方图统计特征的直方图匹配算法。直方图作为对图像 颜色或灰度分布的一种基本描述量,利用其统计特征进行直方图之间的相似性度量。实验结果表明,在获得相同查准率的情况下,利用直方图统计特征量测算的算法比经典的欧氏距离测算算法具有更高的查全率。 关键词:直方图;匹配算法;统计特征中图分类号:TP391 文献标识码:A The Application of Digital Library T echnology in the Integrated Management Platform for Military Information ZHU Lei (Institute of Communication Engineering ,PLAUST ,Nanjing ,210007,China ) Abstract :In this paper ,the histogram ’s matching that based on the histogram ’s statistical characteriza 2tion was put forward and implemented.As a basic descriptor of the distribution of color or gray ,histogram ’s statistical characterization was used to compute the similarity between each other.The experimental result in 2dicates that when compared with the classical Euclidean distance measure method ,the new matching algo 2rithm can achieve a higher recall and the same precision. K ey w ords :histogram ;matching algorithm ;statistical characterization 1 引言 在对图像颜色特征的描述上,直方图(his 2togram )是一个非常有效的工具。直方图描述了图像颜色的统计分布特征,且具有平移、尺度和旋转的不变性,因此在颜色检索中被广泛采用。经典的直方图匹配算法是计算直方图之间的欧氏距离,在这种计算方法中,对直方图之间的相似度测量是按照矢量距离测量的思路进行的。本文采用随机变量的数字特征分析方法,利用直方图的统计特征进行直方图之间的相似性度量,将直方图随机变量的均值、方差和K olmogorov -Smirnov 检测量结合起 来,利用三者的加权和来代替欧氏距离判决公式, 对两幅图像的直方图之间的相似性进行度量。本文对这部分的工作进行了实验比较,实验结果表明,在获得相同查准率的情况下,利用直方图统计特征量测算的算法比经典的欧氏距离测算算法具有更高的查全率。 2 基于随机变量统计特征的直方图匹配算法 灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。如图1所示,灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率,是图像最 第23卷第2期2004年6月 计 算 技 术 与 自 动 化Computing Technology and Automation Vol 123,No 12 J un 12004

统计与概率经典例题含答案和解析

统计与概率经典例题(含答案及解析) 1.(本题8分)为了解学区九年级学生对数学知识的掌握情况,在一次数学检测中,从学区2000名九年级考生中随机抽取部分学生的数学成绩进行调查,并将调查结果绘制成如下图表: ⑴表中a和b所表示的数分别为:a= .,b= .; ⑵请在图中补全频数分布直方图; ⑶如果把成绩在70分以上(含70分)定为合格,那么该学区2000名九年级考生数学成绩为合格的学生约有多少名? 2.为鼓励创业,市政府制定了小型企业的优惠政策,许多小型企业应运而生,某镇统计了该镇1﹣5月新注册小型企业的数量,并将结果绘制成如下两种不完整的统计图: (1)某镇今年1﹣5月新注册小型企业一共有家.请将折线统计图补充完整; (2)该镇今年3月新注册的小型企业中,只有2家是餐饮企业,现从3月新注册的小型企业中随机抽取2家企业了解其经营状况,请用列表或画树状图的方法求出所抽取的2家企业恰好都是餐饮企业的概率. 3.(12分)一个不透明的口袋装有若干个红、黄、蓝、绿四种颜色的小球,小球除颜色外完全相同,为估计该口袋中四种颜色的小球数量,每次从口袋中随机摸出一球记下颜色并放回,重复多次试验,汇总实验结果绘制如图不完整的条形统计图和扇形统计图. 1 / 1

根据以上信息解答下列问题: (1)求实验总次数,并补全条形统计图; (2)扇形统计图中,摸到黄色小球次数所在扇形的圆心角度数为多少度? (3)已知该口袋中有10个红球,请你根据实验结果估计口袋中绿球的数量.4.(本题10分)某校为了解2014年八年级学生课外书籍借阅情况,从中随机抽取了40名学生课外书籍借阅情况,将统计结果列出如下的表格,并绘制成如图所示的扇形统计图,其中科普类册数占这40名学生借阅总册数的40%. 类别科普类教辅类文艺类其他册数(本)128 80 m 48 (1)求表格中字母m的值及扇形统计图中“教辅类”所对应的圆心角a的度数; (2)该校2014年八年级有500名学生,请你估计该年级学生共借阅教辅类书籍约多少本? 5.(10分)将如图所示的版面数字分别是1,2,3,4的四张扑克牌背面朝上,洗匀后放在桌面上(“A”看做是“1”)。 (1)从中随机抽出一张牌,牌面数字是偶数的概率是;(3分) (2)从中随机抽出两张牌,两张牌面数字的和是5的概率是;(3分)(3)先从中随机抽出一张牌,将牌面数字作为十位上的数字,然后将该牌放回并重新洗匀,再随机抽取一张,将牌面数字作为个位上的数字,请用画树形图的方法求组成的两位数恰好是4的倍数的概率。(4分)

图像的直方图是图像的重要统计特征

图像的直方图是图像的重要统计特征,它可以认为是图像灰度密度函数的近似。直方图虽然不能直接反映出图像内容,但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征,这些特征能反映出图像的特点。当图像对比度较小时,它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零,较暗的图像由于较多的像素灰度值低,因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上,其在高值灰度区间上的幅度较小或为零,而较亮的图像情况正好相反。通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大,这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰,可以通过变换使图像的灰度动态范围变大,并且让灰度频率较小的灰度级经变换后,其频率变得大一些,使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明,通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。 均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大,使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰,可将图像的灰度范围拉开,并且让灰度频率较小的灰度级变大,即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。 前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的,从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度,但具体的增强效果也因此不易控制,只能得到全局均衡化处理的直方图。在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强,此时可以采用对直方图的规定化处理,通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。 a=imread('花.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(a); title('原始图像'); subplot(2,2,2); a=rgb2gray(a); imhist(a); title('原始图像直方图'); subplot(2,2,3); a1=imadjust(a,[],[ ]); imshow(a1);

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