Tiểu luận giữa kì môn thực hành xác suất thống kê Ứng dụng trong công nghệ thông tin

Với hệ thống các bài giảng, bài học và cả bài kiểm tra phù hợp cho sự phát triển bền vững và toàn diện của học sinh.. Và điều đặc biệt trong quá trinh hoc tap đó là bài tập lớn/tiêu luận

TONG LIEN DOAN LAO DONG VIET NAM

TRUONG DAI HQC TON DUC THANG KHOA CONG NGHE THONG TIN

7a

TIỂU LUẬN GIỮA Ki MON THUC HANH XAC SUAT THONG KE UNG DUNG

TRONG CONG NGHE THONG TIN

Newoi hwong dan: ThS MAI DUY TAN

Người thực hiện TRƯƠNG LÊ ĐỨC VĨ— 52200126

Lớp : 22050201 Khoa : 26

THÀNH PHÓ HÒ CHÍ MINH, NĂM 2023

TONG LIEN DOAN LAO DONG VIET NAM

TRUONG DAI HQC TON DUC THANG KHOA CONG NGHE THONG TIN

7a

BÀI TẬP TIỂU LUẬN GIỮA KÌ MÔN THUC HANH XAC SUAT THONG KE UNG DUNG

TRONG CONG NGHE THONG TIN

Người hướng dẫn: Th§ MAI DUY TÂN Người thực hiện: TRƯƠNG LÊ ĐỨC VĨ - 52200126

Lớp : 22050201 Khoá : 26

THÀNH PHÓ HÒ CHÍ MINH, NĂM 2023

LOI CAM ON

Lời nói dau tién, em xin cam on cé Nguyén Thi Huynh Tram — giang vién giảng đạy em trong môn Xác suất Thống kê ứng dụng cho Công nghệ Thông tin nói riêng và toàn bộ thầy cô Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Tôn Đức Thắng nói chung

Khoa Công nghệ Thông tin của trường Đại học Tôn Đức Thắng được thành lập đến nay đã trải qua chặng đường 11 nam phát triển và ngày càng hoàn thiện Với hệ thống các bài giảng, bài học và cả bài kiểm tra phù hợp cho sự phát triển bền vững và toàn diện của học sinh Và điều đặc biệt trong quá trinh hoc tap đó là bài tập lớn/tiêu luận dành cho sinh viên chúng em, là hình thức thiết thực đề học sinh vận dụng kiến thức của mình vào thực tế Giúp chúng em có thêm nhiều kinh nghiệm cho sự phát triển sau này Cảm ơn thây/cô trong Khoa đã tạo ra cơ hội cho các bạn sinh viên thử sức, phát triển và hoàn thiện hơn

Cô Huỳnh Trâm là một giảng viên với chuyên môn cao, tâm huyết và tận tình với nghề Cô đã hướng dẫn tụi em trong bộ môn, diễn giải những nội dung mới,

hỗ trợ, tư vẫn, đưa ra những lời khuyên về các vấn đề sinh viên thường gặp, từ đó,

em hiểu rõ được lý thuyết và ứng đụng vào bải tập, vào cuộc sống

Sau đây là kết quả nghiên cứu của em — Truong Lê Đức Vĩ (52200126) Kết quả có thê chưa hoàn thiện và gặp nhiều sai sót, nên em mong cô sẽ góp ý cho em Một lân nữa em xin cảm ơn Khoa công nghệ Thông tin và cô Huynh Trâm

DO AN DUQC HOAN THANH | TAI TRUONG DAI HOC TON DUC THANG

Tôi xin cam đoan đây là sản phâm đồ án của riêng tôi / chúng tôi và được sự hướng dẫn của TS Nguyễn Thị Huỳnh Trâm Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong đề tài này là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nào trước đây Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõ trong phân tài liệu tham khảo

Ngoài ra, trong đỗ án còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như số liệu của các tác giả khác, cơ quan tô chức khác đều có trích dẫn và chú thích nguồn gốc

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung đồ án của mình Trường đại học Tôn Đức Thắng không liên quan đến những vi phạm tác quyên, bản quyền đo tôi gây ra trong quá trình thực

hiện (nếu có)

TP Hồ Chỉ Minh, ngày tháng năm

Tác giả (ký tên và ghi rõ họ tên)

\

Trương Lê Đức Vĩ

ll

PHÂN XÁC NHAN VA DANH GIA CUA GIANG VIÊN

Phần xác nhận của GV hướng dẫn

Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm

(Kí và ghi họ tên)

Phần đánh gia cua GV cham bai

Tp Hồ Chí Minh ngày tháng năm

(Kí và ghi họ tên)

IV

TÓM TẮT

Chương I: Khảo sát Thư viện Thống kê trong Python Phần này liên quan đến Thư viện Thống kê Python, có sẵn trong thư viện chuẩn và cung cấp các hàm tính toán thống kê Tài liệu nên bao gồm một tổng quan

về thư viện và chỉ tiết về mỗi hàm, bao gồm cách sử dụng, tham số đầu vào, ý nghĩa của kết quả trả về và chỉ tiết về mỗi hàm, bao gồm cách sử dụng, tham số đầu vào, ý nghĩa của kết quả trả về và mã ví dụ Hãy bao gồm ảnh chụp màn hình của mã chạy Chương 2, 3: Khảo sát về thuật toán Cân bằng Biểu đồ và Thuật toán Khớp

Biểu đồ cho xử lý hình ảnh

Phân này nên bao gồm hai kỹ thuật xử lý hình ảnh: Cân bằng Biểu đồ và Khớp Biểu đồ Tài liệu nên thảo luận về vấn đề mà chúng giải quyết, các ràng buộc hoặc điều kiện, biểu thức/toán học được sử dụng trong thuật toán và thuật toán từng bước Nên cung cấp các ví dụ về các kỹ thuật này, cùng với bình luận, phân tích và đánh giá của bạn

Chương 4: Triển khai

Phần này không dành đề sao chép mã nguồn mà nên cung cấp hướng dẫn cho việc xây dựng và chạy mã nguồn cho các kỹ thuật xử lý hình ảnh Nên bao gồm ảnh chụp màn hình của các kết quả thử nghiệm

MUC LUC 0909.0000 dẢ i PHẦN XÁC NHÂN VÀ ĐÁNH GIÁ CỦA GIẢNG VIÊN - 52-222 iii

' 905092225 4Ý I

CHƯƠNG | — TIM HIEU VE THU VIEN STATISTIC TRONG PYTHON 5 1.1 Khai báo các thư viện cần OL L TL 2011201121 1111511 111119 1k, 5 1.2_ Hàm mean(data) - - - L1 20121211121 1121111511151 1 1811110118111 8k rà 5 1.2.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả .- 5 1.2.2 Vi ai an ẻ 5 1.3 Hàm fmean(data, weights=None) - TQ 2 1n n S22 2x xay 6 1.3.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả .- 6 6a 6 1.4 Hàm geometric_mean(data) - c2 2221220122111 1211115151111 se 7 1.4.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả

1.4.2 Ví dụ VỀ €Ođ& - 52: 2+ 222 221222212211127112111111121111121 1 7

1.5 Hàm harmonic_mean(data, weights=None) -5 5225 275x552 8 1.5.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả .- 8

PA ai 8 1.6 Ham coi nh a ›ẠDDỢ 8 1.6.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả .- 8 B> ca aẽa 9 1.7 Hàm median_ low(data) - - 22 2220122011 1211 1121115111181 1 58111 x2 9

1.8

1.9

1.12

1.7.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả .- 9

CÀ ai 9 Hàm median_ high(data) - - 5 22 2 22111221112 211121 111211221 22x2 10 1.8.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả Ô 10

Hàm median_ srouped(data, interval=Ï) ec 2c c2 22x css+2 11 1.9.1 Giải thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả trả Ô 11

>6 ai sa II lien (RE 12 1.10.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả ÔÔÔÔÖÔÖÔÖÖÖÖ ,,ÔỎ 12

Hàm multimode( data) - 5 - c2 2211222112121 1 1211112211111 11112222 12 1.11.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả ÔÔÔÔÖÔÖÔÖÖÖÖ ,,ÔỎ 12

Ham pstdev(data, mu=None) 000 cece cece 1 2211112211111 11 222111222 13 1.12.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả ÔÔÔÔÖÔÖÔÖÖÖÖ ,,ÔỎ 13

Ham stdev(data, xbar=None) - S11 2211112211111 12 21211222 14 1.13.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả ÔÔÔÔÖÔÖÔÖÖÖÖ ,,ÔỎ 14

BE Sa ẽ 14 Hàm variance(data, xbar=Noñe) - L2 2221112222111 1 1122 k2 15

1.14.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả

1.14.2 Ví dụ về cođe ss 5c s2 2112112111212 121 2112011 re l5

1.15 Hàm quantiles(data, *, n=4, method=exclusive)) - «- l6 1.15.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả

1.15.2 Ví dụ vỀ ©ođe ác c2 1111212112111 211022111 rua l6

1.16 Ham covariance(x, V, /) - n H110 111 10111111111 11111 1111111111111 111 xk5 16 1.16.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả

1.16.2 Ví dụ về cođe -s 5s c1 1121111121211 1212112111 re 17

1.17 Hàm correlation(x, y, /, *, method=linear') -⁄ <2 +255552 17 1.17.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả

"Ỳ " 17 1.17.2 Ví dụ về code 5: 222221222112 2112712711122121 2 eo 18

1.18 Ham linear repression(x, y, /, *, proportional=False) 18 1.18.1 Giai thích chức năng, tham số đầu vào và ý nghĩa của kết quả ÔÔÔÔÖÔÖÔÖÖÖÖ ,,ÔỎ 18 1.18.2 Vi dU V6 COG 19

CHUONG 2 — HISTOGRAM EQUALIZATION 0 ccccccccccccecetessseeetetetsesesesenseteees 20

2.1 Vấn đề, ràng buộc và didu Ki@te cece cece eeseeeeseseesessesessesessesessesecees 20

2.2 Phương pháp cân bằng Histogram - 2 ST T1EE 11111 52122221221cxe 20 2.3 Biểu thức toán học -.:s:- 22 2211222211222 re 20 2.4 Thuật toán cần dùng đề cân bằng Histopram ng 20 2.4.1 Tính toán biểu đồ tần suất (Histogram) csScnssea 21

2.4.1.1 Theo ly thuyét.i.ccccccccccccescecsescssessesesesssesesesseen 21

2.4.1.2 Giải thuật ST S211 1211211111111 111111111111 He 21

2.4.2 Tính hàm phân phối tích lũy (CDE) của biểu đỗ tần suất tham

2.4.2.1 Theo ly thuyét.o.ccccccccccccscescessescssessesesseesseseeseses 21

2.4.2.2 Giải thuật - n2 121211211211 111111 18111111111 He 22

2.4.3 Tạo hình ảnh cân băng bằng cách sử dụng các pixel mới 22 2.5 Ví dụ, bình luận, phân tích và đánh giá c5 222222222 <<22 22

CHUONG 3 - HISTOGRAM MATCHING 5: c3 2222121232321 22311 2122252 24

3.1 Van dé, ràng buộc, điều kiện - St 2 S12E121E1E1112112171 11151 xe2 24

3.2 Phương pháp Histogram Mlatching - 2 2 2211222222122 2x22 24 3.3 Biểu thức toán học :s::+222+2222111122111221211222111221112.111 re 24 3.4 Thuật toán cần đùng trong Histogram Mathching - 5-55 szsez 25 3.5 Ví dụ, bình luận, phân tích và đánh giá - - 555 22225222 22<52 25

CHƯƠNG 4 - HIỆN THỰC CODE - 5-5222 1221212121121212112121211222 xe 27

4.1 Histogram equalÌ1zation + c1 221112111 12111 12111211111 11122 1112k 27 4.1.1 Khai báo các thư viện cần OL c2 01v 22x Hà 27 4.1.2 Hiện thực một hàm đọc ảnh c c1 12 1111111111112 ceg 27 4.1.3 Hién thye ham tinh CDF (Cumulative Distribution Function): 28 4.1.4 Hiện thực cân bằng Hiistograim: - 2 2c 222212211122 29

4.1.5 Thực hiện cân bằng ảnh 5-5 Sc 2S E111 5152111111151 E1 2E 2e 29 4.1.6 Hiển thị ảnh và vẽ biểu đồ - c2 ct2rrrrrrrrrrrrre 30 4.1.7 Kết quả sau khi cân băng - 52s SE 111121111211 11 1 cteg 32 4.2 Histogram Matching L1 2 1220121211121 1 1211112111211 111 2211111 k2 32 4.2.1 Khai báo các thư viện cần OL L L2 0112201122111 1211 111811111 à 32 4.2.2 Hiện thực một hàm đọc ảnh - - c1 1111 1n S HS n1 x2 33 4.2.3 Hién thyc ham tinh CDF (Cumulative Distribution Function): 33 4.2.4 Hiện thực hàm nội suy tuyến 5 eee ceceeecccecceesecseesaueeeeesess 34 4.2.5 Thực hiện matching - 5 - - 2 222 1222122211121 1 112111521 1115581111112 36 4.2.6 Hiển thị ảnh và vẽ biểu đồ óc: 22t 2222112212221 eree 36 4.2.7 Kết quả sau khi cân băng - s5 1 2111112111111211 11111112 tre 38

CHUONG 1 - TIM HIEU VE THU VIEN STATISTIC

TRONG PYTHON