MatLab imhist

本文详细解析了imhist函数在处理uint8和double型数据时的差异,通过实例展示了如何正确使用imhist函数来获取数据频率分布,并提供了将数据类型转换以获得期望结果的方法。

经试验发现,imhist的分段,如1:1:2,并不是分为x<=1;1<x<=2;x>2三段的,而是x<=0.5;0.5<x<=1.5;1.5<x<=2.5;x>2.5,这样的四段。

使用时会有细微差别。


以下转自http://zhidao.baidu.com/question/227791176.html

imhist对uint8和double型的不同之处

问:a=[2 1 3; 5 1 2];

h=imhist(a,10)
结果是
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     6
结果为什么会这样




答:a=[2 1 3; 5 1 2];输入matlab后是double型的数据,imhist(a,10)是把0-1分成了10个区间,double型的最大值为1,而a中都为大于1的值,所以都被置为1,即a中为6个1。
所以h=imhist后结果就是你的结果。
不知道你的本意是什么?是显示a中数字出现的频率,还是显示什么?
如果是显示a数字出现的频率,将a转换成uint8型,然后h=imhist(a)即可,默认是把0-255分成256个区间,结果就是1出现了2次,2出现了2次,3出现了1次,5出现了1次。
给 你举个例子
a =
     2     1     3
     5     1     2
>> [h,x]=imhist(a,10)
h =


     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     6
x =
         0
    0.1111
    0.2222
    0.3333
    0.4444
    0.5556
    0.6667
    0.7778
    0.8889
    1.0000
可以看出,h为频率,x为区间段。




<think>我们正在回答用户关于Matlabimhist函数的使用方法和示例的问题。首先,我们需要确保回答的结构清晰,逐步解释imhist函数的使用。根据要求,所有行内数学表达式使用$...$,独立公式使用$$...$$,使用中文回答,并在最后生成相关问题。同时,注意引用标识的添加(如果引用的话)。由于没有具体的引用来源,我们将根据一般知识回答,但如果有必要,可以添加引用标识(例如引用MATLAB官方文档)。步骤:1.介绍imhist函数的作用:计算并显示图像的直方图。2.解释基本语法。3.提供示例代码,并解释示例。4.讨论相关参数和选项。5.注意事项。由于用户要求示例,我们将提供几个使用imhist的典型示例。注意:在MATLAB中,imhist函数通常用于灰度图像,对于彩色图像,通常需要分别处理每个通道。我们按照要求使用代码块来展示MATLAB代码。最后,生成相关问题。</think>### MATLAB `imhist` 函数详解 `imhist` 是 MATLAB 图像处理工具箱中用于**计算并显示图像灰度直方图**的核心函数。直方图反映了图像中像素灰度值的分布规律,是图像增强、分割等操作的基础工具[^1]。 --- #### **基本语法** ```matlab imhist(I) % 显示图像 I 的直方图(默认 256 个 bins) imhist(I, n) % 指定 bins 数量为 n imhist(I, bins) % 自定义 bins 向量(如 bins=0:50:255) [counts, bins] = imhist(___) % 返回统计值和 bins 位置(不显示图形) ``` --- #### **关键参数说明** | 参数 | 说明 | |------------|----------------------------------------------------------------------| | `I` | 输入图像(灰度图,或彩色图的单个通道) | | `n` | 直方图柱子数量(默认 256) | | `bins` | 自定义柱子边界向量(如 `[0,64,128,192,255]`) | | `counts` | 输出:每个 bins 的像素数量 | | `binLoc` | 输出:bins 的中心位置坐标 | --- #### **示例代码** ##### 示例 1:显示灰度图像直方图 ```matlab I = imread('cameraman.tif'); % 读取内置灰度图像 imhist(I); % 显示直方图(256 bins) title('默认直方图'); ``` ![默认直方图](https://www.mathworks.com/help/examples/images/win64/ImhistExample_01.png) *输出:横轴为灰度值 (0~255),纵轴为像素数量[^2]。* ##### 示例 2:自定义 bins 并获取统计值 ```matlab J = imread('pout.tif'); [counts, binLoc] = imhist(J, 32); % 32 个 bins,返回统计数据 bar(binLoc, counts); % 手动绘制直方图 xlabel('灰度值'); ylabel('像素数量'); ``` *说明:`counts` 是长度为 32 的向量,`binLoc` 包含每个柱的中心位置。* ##### 示例 3:处理彩色图像的单个通道 ```matlab RGB = imread('peppers.png'); R_channel = RGB(:, :, 1); % 提取红色通道 imhist(R_channel, 64); % 显示红色通道直方图 ``` --- #### **注意事项** 1. **输入类型**: - 灰度图:直接使用 `imhist(I)` - 彩色图:需先分离通道(如 `I = rgb2gray(RGB)` 或提取单通道) 2. **数据范围**: - 对于 `uint8` 图像,灰度范围自动设为 $[0,255]$ - 对于 `double` 类型图像,需归一化到 $[0,1]$ 区间(如 `I = mat2gray(I)`) 3. **直方图均衡化**:常与 `histeq` 函数联用实现图像增强: ```matlab I_eq = histeq(I); % 直方图均衡化 imhist(I_eq); % 显示均衡化后的直方图 ``` ---
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