stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
۹۳۴ (میلادی)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سده:: سده ۹ - سده ۱۰ - سده ۱۱
دهه:: ۹۰۰  ۹۱۰  ۹۲۰  ۹۳۰  ۹۴۰  ۹۵۰  ۹۶۰ 
سال:: ۹۳۱ ۹۳۲ ۹۳۳ - ۹۳۴ - ۹۳۵ ۹۳۶ ۹۳۷
| 0 | 1 |
| --- | --- |
گاه‌شماری ایرانی: ۳۱۲–۳۱۳
گاه‌شماری میلادی: ۹۳۴ CMXXXIV
گاه‌شماری اتیوپیایی: ۹۲۶–۹۲۷
گاه‌شماری ارمنی: ۳۸۳ ԹՎ ՅՁԳ
گاه‌شماری اسلامی: ۳۲۲–۳۲۳
گاه‌شماری ایگبو: −۶۶ – −۶۵
گاه‌شماری آشوری: ۵۶۸۴
گاه‌شماری بربری: ۱۸۸۴
گاه‌شماری بنگالی: ۳۴۱
گاه‌شماری بهائی: −۹۱۰ – −۹۰۹
گاه‌شماری بودایی: ۱۴۷۸
گاه‌شماری بیزانسی: ۶۴۴۲–۶۴۴۳
گاه‌شماری جوچه: نامعلوم
گاه‌شماری چینی: 癸巳年 (آب مار) ۳۶۳۰ یا ۳۵۷۰     — تا — 甲午年 (چوب اسب) ۳۶۳۱ یا ۳۵۷۱
گاه‌شماری خورشیدی تایلندی: ۱۴۷۷
گاه‌شماری دیسکوردیان: ۲۱۰۰
گاه‌شماری ژاپنی: Jōhei ۴ (承平４年)
گاه‌شماری ژولینی: ۹۳۴ CMXXXIV
گاه‌شماری سنتی برمه‌ای: ۲۹۶
گاه‌شماری عبری: ۴۶۹۴–۴۶۹۵
گاه‌شماری قبطی: ۶۵۰–۶۵۱
گاه‌شماری کره‌ای: ۳۲۶۷
گاه‌شماری مینگو: ۹۷۸ پیش از گاه‌شماری جمهوری چین 民前۹۷۸年
گاه‌شماری هولوسن: ۱۰۹۳۴
گاه‌شماری‌های هندو: 
 - ویکرم سموت: ۹۹۰–۹۹۱
 - شاکا ساموات: ۸۵۶–۸۵۷
 - کالی یوگا: ۴۰۳۵–۴۰۳۶
از تاریخ پیدایش رم: ۱۶۸۷
سال سلطنت انگلیس: نامعلوم
این جعبه:  نمایش بحث ویرایش: این جعبه:  نمایش بحث ویرایش
۹۳۴ (میلادی) نهصد و سی و چهارمین سال تقویم میلادی است.
درگذشتگان

‎
| ن ب ودهه‌ها و سال‌ها | ن ب ودهه‌ها و سال‌ها |
| --- | --- |
۸۹۰:  ۸۹۹  ۸۹۸  ۸۹۷  ۸۹۶  ۸۹۵  ۸۹۴  ۸۹۳  ۸۹۲  ۸۹۱  ۸۹۰ 
۹۰۰:  ۹۰۹  ۹۰۸  ۹۰۷  ۹۰۶  ۹۰۵  ۹۰۴  ۹۰۳  ۹۰۲  ۹۰۱  ۹۰۰ 
۹۱۰:  ۹۱۹  ۹۱۸  ۹۱۷  ۹۱۶  ۹۱۵  ۹۱۴  ۹۱۳  ۹۱۲  ۹۱۱  ۹۱۰ 
۹۲۰:  ۹۲۹  ۹۲۸  ۹۲۷  ۹۲۶  ۹۲۵  ۹۲۴  ۹۲۳  ۹۲۲  ۹۲۱  ۹۲۰ 
۹۳۰:  ۹۳۹  ۹۳۸  ۹۳۷  ۹۳۶  ۹۳۵  ۹۳۴  ۹۳۳  ۹۳۲  ۹۳۱  ۹۳۰ 
۹۴۰:  ۹۴۹  ۹۴۸  ۹۴۷  ۹۴۶  ۹۴۵  ۹۴۴  ۹۴۳  ۹۴۲  ۹۴۱  ۹۴۰ 
۹۵۰:  ۹۵۹  ۹۵۸  ۹۵۷  ۹۵۶  ۹۵۵  ۹۵۴  ۹۵۳  ۹۵۲  ۹۵۱  ۹۵۰ 
۹۶۰:  ۹۶۹  ۹۶۸  ۹۶۷  ۹۶۶  ۹۶۵  ۹۶۴  ۹۶۳  ۹۶۲  ۹۶۱  ۹۶۰ 
۹۷۰:  ۹۷۹  ۹۷۸  ۹۷۷  ۹۷۶  ۹۷۵  ۹۷۴  ۹۷۳  ۹۷۲  ۹۷۱  ۹۷۰ 
۹۸۰:  ۹۸۹  ۹۸۸  ۹۸۷  ۹۸۶  ۹۸۵  ۹۸۴  ۹۸۳  ۹۸۲  ۹۸۱  ۹۸۰ 
۹۹۰:  ۹۹۹  ۹۹۸  ۹۹۷  ۹۹۶  ۹۹۵  ۹۹۴  ۹۹۳  ۹۹۲  ۹۹۱  ۹۹۰ 
۱۰۰۰:  ۱۰۰۹  ۱۰۰۸  ۱۰۰۷  ۱۰۰۶  ۱۰۰۵  ۱۰۰۴  ۱۰۰۳  ۱۰۰۲  ۱۰۰۱  ۱۰۰۰
آرون لنون

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 لنون در حال بازی برای تاتنهام هاتسپر در سال ۲۰۱۱:  لنون در حال بازی برای تاتنهام هاتسپر در سال ۲۰۱۱
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  آرون جاستین لنون
زادروز:  ۱۶ آوریل ۱۹۸۷ ‏(۳۷ سال)
زادگاه:  لیدز، انگلستان
قد:  ۵ فوت ۵ اینچ (۱٫۶۵ متر)
پست:  وینگر
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  برنلی
شمارهٔ پیراهن:  ۲۵
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۱–۲۰۰۳:  لیدز یونایتد
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۵ |  لیدز یونایتد |  ۳۸ |  (۱) |
| ۲۰۰۵–۲۰۱۵ |  تاتنهام هاتسپر |  ۲۶۶ |  (۲۶) |
| ۲۰۱۵ |  ← اورتون (قرضی) |  ۱۴ |  (۲) |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۸ |  اورتون |  ۵۱ |  (۵) |
| ۲۰۱۸– |  برنلی |  ۰ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۰۳ |  زیر ۱۷ سال انگلستان |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۰۴–۲۰۰۶ |  زیر ۱۹ سال انگلستان |  ۱۵ |  (۰) |
| ۲۰۰۵–۲۰۰۸ |  زیر ۲۱ سال انگلستان |  ۵ |  (۰) |
| ۲۰۰۶–۲۰۰۷ |  انگلستان بی |  ۲ |  (۰) |
| ۲۰۰۶– |  انگلستان |  ۲۱ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۴:۴۶, ۲۳ ژانویه ۲۰۱۸ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۳:۲۵, ۱۴ ژانویه ۲۰۱۸ (UTC):  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۴:۴۶, ۲۳ ژانویه ۲۰۱۸ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۳:۲۵, ۱۴ ژانویه ۲۰۱۸ (UTC)
آرون جاستین لنون (انگلیسی: Aaron Justin Lennon؛ زاده ۱۶ آوریل ۱۹۸۷) بازیکن فوتبال اهل انگلستان است.
او از پدری جامائیکایی و مادری انگلیسی است و تاکنون در تیم‌های لیدز یونایتد، تاتنهام، اورتون و برنلی بازی کرده‌است و تاکنون ۲۱ بازی ملی هم برای تیم ملی فوتبال انگلستان انجام داده‌است.
او فوتبالش را از آکادمی لیدز یونایتد آغاز کرد. پس از ۲ سال حضور در لیدز این باشگاه به دلیل مشکلات مالی مجبور به فروش لنون شدند. او در اوت ۲۰۰۵ به تاتنهام پیوست و چند ماه اولین بازی اش را برای تاتنهام در مقابل بیرمنگام انجام داد.
او در فصل ۲۰۰۵–۲۰۰۶ و ۲۰۰۶–۲۰۰۷ نامزد بازیکن جوان لیگ جزیره هم شده‌است. او در سن ۲۵ سالگی ۳۰۰ بازی برای تاتنهام انجام داده که رکورد فوق‌العاده‌ای است. .
آدا کاله

نقشهٔ دوران مدرن جزیره.
تصویری از آدا کاله.
بازار آدا کاله.
تصویر رنگی از آدا کاله
آدا کاله (تلفظ رومانیایی: [ˈada kaˈle] از ترکی استانبولی: Adakale به معنی «قلعه جزیره»، مجاری: Újorsova یا Ada Kaleh، صرب و بلغاری: Адакале / Adakale) یا آدا قلعه یک جزیره کوچک در رود دانوب رومانی مدرن بود که عمدتاً ترکان رومانی در آن ساکن بودند. این جزیره در سال ۱۹۷۰ بر اثر ساخت نیروگاه برق آبی گیتس غرق شد. آدا کاله حدود ۳ کیلومتر پست‌تر از اورشووا بود و کمتر از دو کیلومتر طول و تقریباً نیم کیلومتر عرض داشت. (۱٫۷۵ × ۰٫۴–۰٫۵≈۰٫۸ کیلومترمربع)
جستارهای پیوسته

ترکان رومانی
بخش لاگرنج، شهرستان لورین، اوهایو

| بخش لاگرنج، شهرستان لورین، اوهایو | بخش لاگرنج، شهرستان لورین، اوهایو |
| --- | --- |
Township: Township
Rural Lorain County Water Authority is west of LaGrange.: Rural Lorain County Water Authority is west of LaGrange.
موقعیت بخش لاگرنج، شهرستان لورین، اوهایو در نقشه: موقعیت بخش لاگرنج، شهرستان لورین، اوهایو در نقشه
مختصات: ۴۱°۱۴′۱۴″ شمالی ۸۲°۷′۱۲″ غربی﻿ / ﻿۴۱٫۲۳۷۲۲°شمالی ۸۲٫۱۲۰۰۰°غربی﻿ / 41.23722; -82.12000: مختصات: ۴۱°۱۴′۱۴″ شمالی ۸۲°۷′۱۲″ غربی﻿ / ﻿۴۱٫۲۳۷۲۲°شمالی ۸۲٫۱۲۰۰۰°غربی﻿ / 41.23722; -82.12000
کشور: United States
ایالت آمریکا: اوهایو
County: شهرستان لورین، اوهایو
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۵٫۹۸ مایل مربع (۶۷٫۲۸ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲۵٫۷۸ مایل مربع (۶۶٫۷۷ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۲۰ مایل مربع (۰٫۵۱ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۸۲۵ فوت (۲۵۱ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۶٬۱۶۴
 • تراکم: ۲۳۹/مایل مربع (۹۲٫۳/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 39-41244
سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی feature ID: 1086513
وبگاه: www.lagrangetownshipohio.net
بخش لاگرنج (به انگلیسی: LaGrange Township) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در اوهایو واقع شده‌است.
 بخش لاگرنج ۶۷٫۲۸ کیلومتر مربع مساحت و ۶٬۱۶۴ نفر جمعیت دارد و ۲۵۱٫۴۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
آخوندمحله (لنگرود)

| آخوندمحله | آخوندمحله |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۷°۱۲′۳۸″ شمالی ۵۰°۵′۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۲۱۰۵۶°شمالی ۵۰٫۰۸۴۱۷°شرقی﻿ / 37.21056; 50.08417: مختصات: ۳۷°۱۲′۳۸″ شمالی ۵۰°۵′۳″ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۲۱۰۵۶°شمالی ۵۰٫۰۸۴۱۷°شرقی﻿ / 37.21056; 50.08417
کشور: ایران
استان: گیلان
شهرستان: لنگرود
بخش: بخش مرکزی
دهستان: دیوشل
جمعیت: ۷۷ نفر (سرشماری ۹۵)
آخوندمحله ، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان لنگرود در استان گیلان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان دیوشل قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۱۰۱ نفر (۳۲خانوار) بوده‌است.
آدریان روس

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
زادروز:  ۱۸ مارس ۱۹۹۶ ‏(۲۸ سال)
زادگاه:  ستو ماره
قد:  ۱٫۸۸ متر (۶ فوت ۲ اینچ)
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال پافوس (قرضی از  باشگاه فوتبال پیزا)
شمارهٔ پیراهن:  ۱۷
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۱۰–۲۰۱۴:  Olimpia Satu Mare
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۵ |  Olimpia Satu Mare |  ۲۵ |  (۰) |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۶ |  Fehérgyarmat |  ۱۴ |  (۰) |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۸ |  Balmazújváros |  ۶۱ |  (۳) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  باشگاه فوتبال پوشکاش آکادمیا |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  ← باشگاه ورزشی سپسی اواس‌کا سفنتو گئورگه (قرضی) |  ۱۴ |  (۰) |
| ۲۰۱۹–۲۰۲۲ |  باشگاه فوتبال مول فهروار |  ۵۷ |  (۱) |
| ۲۰۲۲– |  باشگاه فوتبال پیزا |  ۱۶ |  (۰) |
| ۲۰۲۳– |  ← باشگاه فوتبال پافوس (قرضی) |  ۹ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  تیم ملی فوتبال زیر ۲۱ سال رومانی |  ۷ |  (۰) |
| ۲۰۱۹– |  تیم ملی فوتبال رومانی |  ۱۹ |  (۱) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۱ نوامبر ۲۰۲۳.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۸ نوامبر ۲۰۲۳:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۱ نوامبر ۲۰۲۳.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۸ نوامبر ۲۰۲۳
آدریان روس (انگلیسی: Adrian Rus؛ زادهٔ ۱۸ مارس ۱۹۹۶) بازیکن فوتبال اهل رومانی است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال پیزا، باشگاه فوتبال مول فهروار، باشگاه فوتبال پوشکاش آکادمیا، و باشگاه ورزشی سپسی اواس‌کا سفنتو گئورگه اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال زیر ۲۱ سال رومانی و رومانی بازی کرده‌است.
آرتاوازد پنجم

آرتاوازد پنجم یک شخصیت افسانه‌ای است، که تحت چیرگی شاهنشاه ساسانی شاپور یکم، در تاریخ آگوستی از او به عنوان «پادشاه ارمنی‌ها» یاد شده‌است.
آرویو ویستا، کالیفرنیا

| آرویو ویستا، کالیفرنیا | آرویو ویستا، کالیفرنیا |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
آرویو ویستا، کالیفرنیاموقعیت در کالیفرنیانمایش نقشه کالیفرنیاآرویو ویستا، کالیفرنیاآرویو ویستا، کالیفرنیا (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: آرویو ویستا، کالیفرنیاموقعیت در کالیفرنیانمایش نقشه کالیفرنیاآرویو ویستا، کالیفرنیاآرویو ویستا، کالیفرنیا (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۳۸°۴۳′۲۴″ شمالی ۱۲۱°۰۳′۱۷″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۷۲۳۳۳°شمالی ۱۲۱٫۰۵۴۷۲°غربی﻿ / 38.72333; -121.05472: مختصات: ۳۸°۴۳′۲۴″ شمالی ۱۲۱°۰۳′۱۷″ غربی﻿ / ﻿۳۸٫۷۲۳۳۳°شمالی ۱۲۱٫۰۵۴۷۲°غربی﻿ / 38.72333; -121.05472
کشور: ایالات متحده آمریکا
ایالت: کالیفرنیا
کانتی: شهرستان ال دورادو، کالیفرنیا
ارتفاع: ۹۷۴ فوت (۲۹۷ متر)
جمعیت (۲۰۱۰): جمعیت (۲۰۱۰)
 • کل: ۱۰۳
آرویو ویستا (به انگلیسی: Arroyo Vista) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان ال دورادو، کالیفرنیا واقع شده‌است. آرویو ویستا ۱۰۳ نفر جمعیت دارد و ۲۹۷ متر بالاتر از سطح دریا قرار دارد.
آخوندزاده (هیرمند)

| آخوندزاده | آخوندزاده |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۱°۳′ شمالی ۶۱°۴۰′ شرقی﻿ / ﻿۳۱٫۰۵۰°شمالی ۶۱٫۶۶۷°شرقی﻿ / 31.050; 61.667: مختصات: ۳۱°۳′ شمالی ۶۱°۴۰′ شرقی﻿ / ﻿۳۱٫۰۵۰°شمالی ۶۱٫۶۶۷°شرقی﻿ / 31.050; 61.667
کشور: ایران
استان: گلستان
شهرستان: هیرمند
بخش: بخش مرکزی
دهستان: جهان‌آباد
جمعیت: ۲۰۴نفر
آخوندزاده، روستایی است از توابع بخش مرکزی شهرستان هیرمند در استان سیستان و بلوچستان ایران.
جمعیت

این روستا در دهستان جهان‌آباد قرار داشته و براساس سرشماری سال ۱۳۸۵جمعیت آن ۲۰۴نفر (۳۶خانوار) بوده‌است.
بافت‌نگار رنگ

در پردازش تصویر و عکاسی، یک بافت‌نگار رنگ یا هیستوگرام رنگ نمایشی از توزیع رنگ در یک تصویر است. برای تصاویر دیجیتالی، یک هیستوگرام رنگ نشان دهنده تعداد پیکسل‌هایی است که در هر یک از طیف‌های رنگی مشخص وجود دارند، مجموعه ای از تمام رنگ‌های ممکن که صفحه را پوشش می‌دهند.
هیستوگرام رنگ را می‌توان برای هر نوع فضای رنگی ایجاد کرد، هرچند این لغت بیشتر برای فضاهای سه بعدی مانند RGB یا HSV استفاده می‌شود. برای تصاویر تک رنگ، به جای این لغت ممکن است از هیستوگرام شدت استفاده شود. برای تصاویر چند طیفی، که هر پیکسل با تعداد دلخواه اندازه‌گیری (به عنوان مثال، فراتر از سه اندازه‌گیری در RGB) نشان داده شده‌است، هیستوگرام رنگ nبعدی است، وn تعداد اندازه‌گیری‌ها است. هر اندازه‌گیری طول موج محدودهٔ طیف نوری خود را دارد، که بعضی از آنها ممکن است خارج از طیف قابل مشاهده باشند.
اگر مجموعهٔ مقادیر رنگ ممکن به اندازه کافی کوچک باشد، هر یک از این رنگ‌ها می‌تواند در محدوده خود قرار گیرد؛ در این حالت هیستوگرام صرفاً تعداد پیکسل‌هایی است که هر رنگ ممکن را دارند. اغلب این فضا به یک تعداد مناسب از محدوده تقسیم می‌شود، که به عنوان یک شبکه منظم مرتب می‌شوند، که هر یک دارای مقادیر رنگ مشابهی است. هیستوگرام رنگ نیز می‌تواند به عنوان یک تابع خطی در فضای رنگی که شمارش تقریبی پیکسل‌ها را تعیین می‌کند نمایش داده شود.
مانند سایر انواع هیستوگرام، هیستوگرام رنگ نموداری است که می‌تواند به عنوان تقریبی از توزیع پیوسته پایه ای از ارزش رنگ‌ها مشاهده شود.
هیستوگرام‌های رنگی سازه‌های انعطاف‌پذیری هستند که می‌توانند از تصاویر در فضاهای مختلف رنگی، چه RGB , RGرنگی یا هر فضای رنگی دیگری از هر بعد ساخته شوند. هیستوگرام یک تصویر ابتدا به گسسته سازی رنگ‌ها در تصویر به تعدادی شبکه و شمارش تعداد پیکسل‌های تصویر در هر شبکه می‌پردازد. برای مثال، یک هیستوگرام رنگی قرمز آبی را می‌توان با اولین مقادیر پیکسل‌های رنگی توسط تقسیم RGB با R + G + B تشکیل داد و سپس مختصات R و B نرمال شده را به N شبکه تقلیل داد. هیستوگرام دو بعدی رنگی قرمز آبی به چهار شبکه (N = ۴) تقسیم می‌شود و ممکن است یک هیستوگرام به شکل زیر نمایش داده شود:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  |  | سرخ | سرخ | سرخ | سرخ |
|  |  | ۰–۶۳ | ۶۴–۱۲۷ | ۱۲۸–۱۹۱ | ۱۹۲–۲۵۵ |
| آبی | ۰–۶۳ | ۴۳ | ۷۸ | ۱۸ | ۰ |
| آبی | ۶۴–۱۲۷ | ۴۵ | ۶۷ | ۳۳ | ۲ |
| آبی | ۱۲۸–۱۹۱ | ۱۲۷ | ۵۸ | ۲۵ | ۸ |
| آبی | ۱۹۲–۲۵۵ | ۱۴۰ | ۴۷ | ۴۷ | ۱۳ |
یک هیستوگرام می‌تواندn بعدی باشد. اگر چه نمایش آن سخت‌تر است، هیستوگرام رنگ سه بعدی برای مثال فوق می‌تواند به عنوان چهار نمودار جداگانه ای از قرمز آبی به کار رود که هر یک از چهار هیستوگرام حاوی مقادیر قرمز آبی برای سبد سبز نیز (۰–۶۳، ۶۴–۱۲۷، ۱۲۸–۱۹۱، و ۱۹۲–۲۵۵) است.
هیستوگرام یک خلاصه مختصر از توزیع داده‌ها در یک تصویر را فراهم می‌کند. هیستوگرام رنگ یک تصویر نسبتاً متناوب با ترجمه و چرخش در مورد محور دید است و تنها با زاویه دید به آرامی تغییر می‌کند. با مقایسه امضای هیستوگرام دو تصویر و مطابقت با محتوای رنگ یک تصویر با دیگر، هیستوگرام رنگ به ویژه برای مشکل تشخیص یک شی از موقعیت ناشناخته و چرخش در یک صحنه مناسب است. مهمتر از همه، ترجمه یک تصویر RGB به فضای رنگی rg-invariant illumination اجازه می‌دهد تا هیستوگرام به خوبی در سطوح مختلف نور عمل کند.
۱)هیستوگرام چیست؟

هیستوگرام یک نمایش گرافیکی از تعداد پیکسل‌ها در یک تصویر است. به بیان ساده‌تر، یک هیستوگرام یک نمودار ستونی است، که محور X نشان دهنده مقیاس تونال (سیاه و سفید در سمت چپ و سفید در سمت راست)، و محور Y نشان دهنده تعداد پیکسل‌ها در یک تصویر در یک محدوده مشخص در مقیاس تونال می‌باشد. به عنوان مثال، نمودار هیستوگرام روشنایی، تعداد پیکسل‌ها را برای هر سطح روشنایی (از سیاه به سفید) نشان می‌دهد، و هنگامی که پیکسل‌های بیشتری وجود دارد، پیک (قله) در سطح روشنایی خاصی بالاتر است.
۲)هیستوگرام رنگ چیست؟

هیستوگرام رنگ یک تصویر نشان دهنده نحوهٔ توزیع ترکیب رنگ در تصویر است. بافت نگار رنگ، انواع مختلف رنگی‌هایی را که در تصویر ظاهر می‌شوند و تعداد پیکسل‌ها در هر نوع رنگ را نشان می‌دهد. رابطه بین یک هیستوگرام رنگ و یک هیستوگرام روشنایی این است که یک هیستوگرام رنگ نیز می‌تواند به عنوان «هیستوگرام سه نوره» بیان شود، که هر کدام نشان دهنده توزیع روشنایی در هر کانال رنگی قرمز / سبز / آبی است.
ویژگی‌های هیستوگرام رنگ

هیستوگرام رنگ تنها بر نسبت تعداد انواع رنگ‌ها، صرف‌نظر از مکان فضایی رنگ‌ها تمرکز می‌کند. مقادیر هیستوگرام رنگ داده‌های آماری هستند. آن‌ها توزیع آماری رنگ‌ها و تناژ اصلی یک تصویر را نشان می‌دهند.
به‌طور کلی، از آنجایی که توزیع رنگی پیش زمینه و پس زمینه در یک تصویر متفاوت است، ممکن است توزیع دوبعدی در هیستوگرام وجود داشته باشد.
برای هیستوگرام روشنایی، به تنهایی هیچ هیستوگرام کاملی وجود ندارد و هیستوگرام تنها می‌تواند بگوید که آیا تصویر بیش از حد نوردهی شده‌است یا نه. اما در این حال نیز مواقعی وجود دارد که با مشاهدهٔ هیستوگرام رنگ تصور می‌شود نوردهی تصویر بیش از حد است، اما در واقعیت اینگونه نیست.
اصول تشکیل هیستوگرام رنگ

تشکیل یک هیستوگرام رنگ بسیار ساده است. از تعریف بالا، می‌توانیم به سادگی تعداد پیکسل‌ها را برای هر ۲۵۶ مقیاس در هر سه کانال RGB شمارش کنیم و آنها را بر روی ۳ نمودار ستونی مجزا قرار دهیم.
به‌طور کلی یک هیستوگرام رنگی براساس یک فضای رنگ خاص مانند RGB یا HSV است. وقتی پیکسل‌های مختلف رنگ را در تصویر محاسبه می‌کنیم، اگر فضای رنگی بزرگ باشد، ابتدا می‌توانیم فضای رنگ را به تعداد مشخصی از فواصل کوچک تقسیم کنیم. هر یک از فواصل باینری نامیده می‌شود. این فرایند کوانتومی رنگ است. سپس، با شمارش تعداد پیکسل‌ها در هر سطل، هیستوگرام رنگ تصویر را دریافت می‌کنیم.
مراحل به هم پیوستن اصول را می‌توان در مثال ۲ مشاهده کرد.
مثال‌ها > مثال ۱

تصویر زیر یک گربه (یک نسخه اصلی و یک نسخه که برای آسان ساختن اهداف هیستوگرام به ۲۵۶ رنگ کاهش یافته‌است) را نشان می‌دهد. داده‌های زیر نشان دهنده یک هیستوگرام رنگی در فضای رنگی RGB، با استفاده از چهار سطل (باین) است. باین ۰ مربوط به شدت ۰–۶۳ است، باین ۱ ۶۴–۱۲۷ است، باین ۲ ۱۲۸–۱۹۱ است، و باین ۳ است ۱۹۲–۲۵۵ است.
| قرمز | سبز | آبی | تعداد پیکسل‌ها |
| --- | --- | --- | --- |
| ۰ | ۰ | ۰ | ۷۴۱۴ |
| ۰ | ۰ | ۱ | ۲۳۰ |
| ۰ | ۰ | ۲ | ۰ |
| ۰ | ۰ | ۳ | ۰ |
| ۰ | ۱ | ۰ | ۸ |
| ۰ | ۱ | ۱ | ۳۷۲ |
| ۰ | ۱ | ۲ | ۸۸ |
| ۰ | ۱ | ۳ | ۰ |
| ۰ | ۲ | ۰ | ۰ |
| ۰ | ۲ | ۱ | ۰ |
| ۰ | ۲ | ۲ | ۱۰ |
| ۰ | ۲ | ۳ | ۱ |
| ۰ | ۳ | ۰ | ۰ |
| ۰ | ۳ | ۱ | ۰ |
| ۰ | ۳ | ۲ | ۰ |
| ۰ | ۳ | ۳ | ۰ |
| ۱ | ۰ | ۰ | ۸۹۱ |
| ۱ | ۰ | ۱ | ۱۳ |
| ۱ | ۰ | ۲ | ۰ |
| ۱ | ۰ | ۳ | ۰ |
| ۱ | ۱ | ۰ | ۵۹۲ |
| ۱ | ۱ | ۱ | ۳۴۶۲ |
| ۱ | ۱ | ۲ | ۳۵۵ |
| ۱ | ۱ | ۳ | ۰ |
| ۱ | ۲ | ۰ | ۰ |
| ۱ | ۲ | ۱ | ۱۰۱ |
| ۱ | ۲ | ۲ | ۸۸۲ |
| ۱ | ۲ | ۳ | ۱۶ |
| ۱ | ۳ | ۰ | ۰ |
| ۱ | ۳ | ۱ | ۰ |
| ۱ | ۳ | ۲ | ۰ |
| ۱ | ۳ | ۳ | ۰ |
| ۲ | ۰ | ۰ | ۱۱۴۶ |
| ۲ | ۰ | ۱ | ۰ |
| ۲ | ۰ | ۲ | ۰ |
| ۲ | ۰ | ۳ | ۰ |
| ۲ | ۱ | ۰ | ۲۵۵۲ |
| ۲ | ۱ | ۱ | ۹۰۴۰ |
| ۲ | ۱ | ۲ | ۴۷ |
| ۲ | ۱ | ۳ | ۰ |
| ۲ | ۲ | ۰ | ۰ |
| ۲ | ۲ | ۱ | ۸۸۰۸ |
| ۲ | ۲ | ۲ | ۵۳۱۱۰ |
| ۲ | ۲ | ۳ | ۱۱۰۵۳ |
| ۲ | ۳ | ۰ | ۰ |
| ۲ | ۳ | ۱ | ۰ |
| ۲ | ۳ | ۲ | ۱۷۰ |
| ۲ | ۳ | ۳ | ۱۷۵۳۳ |
| ۳ | ۰ | ۰ | ۱۱ |
| ۳ | ۰ | ۱ | ۰ |
| ۳ | ۰ | ۲ | ۰ |
| ۳ | ۰ | ۳ | ۰ |
| ۳ | ۱ | ۰ | ۸۵۶ |
| ۳ | ۱ | ۱ | ۱۳۷۶ |
| ۳ | ۱ | ۲ | ۰ |
| ۳ | ۱ | ۳ | ۰ |
| ۳ | ۲ | ۰ | ۰ |
| ۳ | ۲ | ۱ | ۳۶۵۰ |
| ۳ | ۲ | ۲ | ۶۲۶۰ |
| ۳ | ۲ | ۳ | ۱۰۹ |
| ۳ | ۳ | ۰ | ۰ |
| ۳ | ۳ | ۱ | ۰ |
| ۳ | ۳ | ۲ | ۳۴۱۵ |
| ۳ | ۳ | ۳ | ۵۳۹۲۹ |
مثال‌ها > مثال ۲

برنامه در دوربین:
امروزه برخی از دوربین‌ها توانایی نمایش هیستوگرام ۳ رنگه را هنگام عکس گرفتن دارند.
ما می‌توانیم در هر یک از هیستوگرام‌های ۳ رنگهٔ RGB برش هارا (مرزها را در قسمت سیاه یا سفید مقیاس) بررسی کنیم. اگر یک یا چند برش را فقط در یک کانال از ۳ کانال RGB پیدا کنیم، آنگاه جزئیات رنگ آن را از دست می‌دهیم.
برای روشن شدن موضوع، این مثال را در نظر بگیرید:
۱ ما می‌دانیم که هر یک از سه کانال R, G، B دارای طیف وسیعی از مقادیر در بازهٔ ۰–۲۵۵ (۸ بیتی) است؛ بنابراین یک عکس با محدوده روشنایی ۰–۲۵۵ داریم.
۲ فرض کنید عکس ما از ۴ بلوک که در کنار هم قرار گرفته‌اند ساخته شده‌است و ما درجه روشنایی هر یک از ۴ بلوک را ،۱۰، ۱۰۰، ۲۰۵، ۲۴۵ تنظیم می‌کنیم؛ بنابراین، تصویر مانند اولین شکل در سمت چپ خواهد بود.
۳ سپس، تصویر را نور دهی می‌کنیم، با این کار میزان روشنایی هر بلوک به ۱۰ افزایش یافته‌است؛ بنابراین، مقیاس روشنایی برای هر یک از ۴ بلوک جدید عکس ۲۰، ۱۱۰، ۲۱۵، ۲۵۵ است. سپس، تصویر شبیه شکل دوم در سمت چپ است.
تفاوت زیادی بین شکل ۸ و شکل ۹ وجود ندارد، تمام چیزی که ما می‌بینیم این است که کل تصویر روشن می‌شود (کنتراست برای هر یک از بلوک‌ها به همان صورت باقی می‌ماند).
۴ حالا ما دوباره عکس اصلی را نوردهی می‌کنیم، در این صورت میزان روشنایی هر بلوک به ۵۰ افزایش می‌یابد؛ بنابراین، مقیاس روشنایی برای هر یک از ۴ بلوک جدید عکس ۶۰، ۱۵۰، ۲۵۵، ۲۵۵ است. تصویر جدید اکنون به شکل سوم در سمت چپ ظاهر می‌شود.
توجه داشته باشید که مقیاس برای بلوک آخر ۲۵۵ به جای ۲۹۵ است، ۲۵۵ حد بالاست و در نتیجه آخرین بلوک قطع می‌شود! هنگامی که این اتفاق می‌افتد، ما کنتراست ۲ بلوک آخر را از دست می‌دهیم و بنابراین نمی‌توانیم تصویر را با هیچ گونه تنظیمی بازیابی کنیم.
به این نتیجه رسیدیم که هنگام عکس گرفتن با یک دوربین که قرار است هیستوگرام را نمایش دهد، همیشه بالاترین تناژ در تصویر باید زیر حد بالا یعنی ۲۵۵ در هیستوگرام نگه داشته شود تا جزئیات از دست نروند.
نقاط ضعف و بقیهٔ رویکردها

نقطه ضعف اصلی هیستوگرام‌ها برای طبقه‌بندی این است که نمایشی وابسته به رنگ جسم مورد مطالعه دارد، و فرم شکل و بافت آن را نادیده می‌گیرد. هیستوگرام‌های رنگی که برای نمایش اطلاعات رنگی به کار می‌روند ممکن است برای دو تصویر با محتوای شیء مختلف یکسان باشد. برعکس، ممکن است تفاوت اشیا با اطلاعات فضایی یا فرمی مختلف، اما رنگ‌های یکسان براساس مقایسه هیستوگرام‌های رنگ، قابل تشخیص نباشد. در نتیجه، هیچ راهی برای تشخیص فنجان قرمز و سفید از یک بشقاب قرمز و سفید وجود ندارد. به بیان دیگر، الگوریتم‌های مبتنی بر هیستوگرام هیچ درکی از مفهوم «فنجان» ندارند که از روی آن یک مدل قرمز و سفید ساخته شده (و با توجه به آن)، یک فنجان آبی و سفید (به عنوان فنجان) تشخیص داده شود. مشکل دیگر این است که هیستوگرام‌های رنگی دارای حساسیت بالا نسبت به تداخل‌های noisy مانند تغییرات شدت نور و اشتباهات کوانتیزایی هستند. ابعاد زیاد (سطلها) در هیستوگرام‌های رنگی نیز یکی دیگر از مسائل هستند. برخی از ویژگی‌های فضایی هیستوگرام رنگ بیش از یک صد بعد را اشغال می‌کنند.
برخی از راه حل‌های پیشنهادی، استفاده از تقاطع هیستوگرام رنگی، نشان دادن ثابت رنگ، هیستوگرام رنگ تجمعی، فاصله درجه دوم و همبستگی رنگ است. گرچه اشکالات استفاده از هیستوگرام‌ها برای نمایه سازی و طبقه‌بندی وجود دارد، استفاده از شاخصهٔ رنگ در یک سیستم زمان واقعی دارای مزایایی نیز هست. یکی از آن مزایا این است که اطلاعات رنگی در مقایسه با سایر متغیرها سریعتر است. در برخی موارد نشان داده شده‌است که رنگ می‌تواند یک روش کارآمد برای شناسایی اشیاء با مکان و ظاهر شناخته شده باشد.
تحقیقات بیشتر پیرامون رابطهٔ بین داده‌های هیستوگرام رنگی با خواص فیزیکی اشیاء در یک تصویر نشان داده‌است که نه تنها رنگ و روشنایی شیء، بلکه میزان همواری سطح و هندسه تصویر نیز به هیستوگرام مربوط می‌شوند. در نتیجه با این نمودار (با توجه به داده‌ها) می‌توان تخمین پیشرفته ای از میزان روشنایی و رنگ شی ارائه داد.
معمولاً برای محاسبه درجه‌بندی شباهت تصویر، از فاصله اقلیدس، تقاطع هیستوگرام، یا فاصله کوزین یا فاصله درجه دوم استفاده می‌شود. هر یک از این مقادیر، به تنهایی میزان شباهت دو تصویر را نشان نمی‌دهد؛ در نتیجه استفاده از آنها هنگامی مفید است که در مقایسه با سایر مقادیر مشابه استفاده شود. این به این دلیل است که تمام پیاده‌سازی‌های عملی تصویر بازیابی مبتنی بر محتوا باید محاسبات تمام تصاویر را از پایگاه داده کامل کند و این (عملیات)، ضعف اصلی این پیاده‌سازی‌ها است.
یک روش دیگر برای نشان دادن محتوای تصویر رنگ هیستوگرام رنگ دو بعدی است. نمودار هیستوگرام دو بعدی رابطه بین رنگ‌های جفت پیکسل (نه تنها جزء نورپردازی) را در نظر می‌گیرد. یک هیستوگرام رنگ دو بعدی آرایه ای دو بعدی است. اندازه هر بعد، تعداد رنگهایی است که در فاز سیگنال رنگ استفاده شده‌اند. این آرایه‌ها همانند ماتریس عمل می‌کنند، هر عنصر که تعدادی عادی از جفت پیکسل را ذخیره می‌کند، با هر رنگ متناظر با اندیس یک عنصر در هر محله پیکسل قرار می‌گیرند. برای مقایسه هیستوگرام‌های رنگ دو بعدی، پیشنهاد می‌شود محاسبات مربوط به همبستگی آنها را انجام دهید، زیرا همان‌طور که قبلاً شرح داده شد، یک بردار تصادفی (به عبارت دیگر، یک مقدار تصادفی چند بعدی) ساخته شده‌است. هنگام ایجاد مجموعه ای از تصاویر نهایی، تصاویر باید در جهت کاهش ضریب همبستگی مرتب شوند.
ضریب همبستگی نیز ممکن است برای مقایسه هیستوگرام رنگ استفاده شود. نتایج بازیابی با ضریب همبستگی بهتر از سایر معیارهاست.
هیستوگرام شدت داده‌های مداوم

ایده یک هیستوگرام شدت را می‌توان به داده‌های پیوسته (مانند) سیگنال‌های صوتی نشان داده شده توسط توابع حقیقی یا تصاویر نمایش داده شده توسط توابع با دامنه دو بعدی تعمیم داد.
در نظر بگیرید:
 f\in L^{1}(\mathbb {R} ^{n})
سپس عملگر هیستوگرام تجمعی، H، به شکل زیر تعریف می‌شود:
\mu  یک اندازه لبگ از مقادیر است.
 H(f) در اینجا یک تابع حقیقی است.
بافت نگار (هیستوگرام) غیر تجمعی، به عنوان مشتق آن تعریف می‌شود.
یک عکس از یک گربه
هیستوگرام رنگی تصویر گربه فوق که محور x مقیاس RGB و محور Y فرکانس است.
یک عکس از یک گربه که به رنگ ۲۵۶ رنگ در فضای رنگی RGB کاهش یافته‌است
آرتور اولریش

آرتور اولریش (به آلمانی: Artur Ullrich) بازیکن فوتبال و مدافع اهل آلمان شرقی بود که از سال ۱۹۸۰ میلادی عضو تیم ملی فوتبال آلمان شرقی بوده‌است. وی در ۱۳ بازی ملی حضور داشته و در بازی‌های ملی‌اش گلی به ثمر نرساند. آرتور اولریش آخرین بازی ملی خود را در سال ۱۹۸۳ میلادی انجام داد.
آرن بندیکسن

| آرن بندیکسن | آرن بندیکسن |
| --- | --- |
اطلاعات پس‌زمینه: اطلاعات پس‌زمینه
نام تولد: Arne Joachim Bendiksen
زاده: ۱۹ اکتبر ۱۹۲۶ برگن
درگذشته: ۲۶ مارس ۲۰۰۹ (۸۲ سال) برگن
پیشه(ها): خوانندگی، آهنگساز، تهیه‌کننده
سال‌های فعالیت: ۱۹۵۰s-۲۰۰۹
همکاری‌های مرتبط: The Monn Keys, Spiral
آرن بندیکسن (انگلیسی: Arne Bendiksen; ۱۹ اکتبر ۱۹۲۶ – ۲۶ مارس ۲۰۰۹) خوانندگی، آهنگساز، تهیه‌کننده اهل نروژ بود.
آلاء المرابط

| آلاء المرابطMSC | آلاء المرابطMSC |
| --- | --- |
Dr. Alaa Murabit at the European Development Days 2016: Dr. Alaa Murabit at the European Development Days 2016
زادهٔ: ۲۶ اکتبر ۱۹۸۹ ‏(۳۴ سال) ساسکاتون
ملیت: کانادا
محل تحصیل: مدرسه اقتصاد لندن Al Zawiya University
پیشه(ها): پزشک صلح Expert حقوق زنان کنشگری Keynote Speaker
شناخته‌شده برای: حامی سند ۲۰۳۰ یونسکو مامور عالی‌رتبه سازمان ملل متحد مؤسسه فناوری ماساچوست آزمایشگاه رسانه ام‌آی‌تی Voice of Libyan Women مؤسس
وبگاه: https://alaamurabit.com/
آلاء المرابط (عربی: آلاء المرابط؛ زادهٔ ۲۶ اکتبر ۱۹۸۹) پزشک، فعال اجتماعی و سفیر صلح اهل کانادا است.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون ۱۰۰ زن بی‌بی‌سی شده‌است.
آتشکده میل‌میلگه

| آتشکده میل‌میلگه | آتشکده میل‌میلگه |
| --- | --- |
نام: آتشکده میل‌میلگه
کشور: ایران
استان: استان کرمانشاه
شهرستان: اسلام‌آباد غرب
اطلاعات اثر: اطلاعات اثر
کاربری: محوطه
دیرینگی: دوره ساسانی
دورهٔ ساخت اثر: دوره ساسانیان
اطلاعات ثبتی: اطلاعات ثبتی
شمارهٔ ثبت: ۱۷۰۴۶
تاریخ ثبت ملی: ۸ بهمن ۱۳۸۵
آتشکده میل‌میلگه یکی از آتشگاههای دوره ساسانی در ۳۲ کیلومتری جنوب شرقی شهر اسلام‌آباد غرب و در بخش حمیل در منطقه‌ای به نام منطقه میلگه و در حاشیه روستایی به نام میلگه باباخان قرار دارد. این اثر ارزشمند تاریخی یکی از آتشکده‌های دوره ساسانی است که همانند سایر آتشکده‌های آن دوره از مصالح لاشه سنگ و ملات گچ ساخته شده‌است.