matlab 自带函数hist画一个图像的直方图

最新推荐文章于 2025-06-18 00:40:08 发布
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本文介绍如何使用Matlab读取内置的'rice.png'图像，并将其转换为双精度浮点数数组。通过hist函数将图像像素值分布绘制成直方图，分为10个区间(bin)，同时获取每个区间的中心位置及其对应的像素数量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

a = double(imread('rice.png')); % matlab自带图片
hist(a(:),10); % 分成十个bin

效果图：


[N,X] = hist(...) also returns the position of the bin centers in X.
[no,xo] = hist(a(:),10);

no是每个bin对应的y值

xo是每个bin的中心位置x值

使用Hist函数实现图像直方图
松子茶的专栏
07-07 8561
参考代码 clear all;
MATLAB数字图像处理：图像直方图
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MATLAB绘制图像的二维直方图 直方图
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01-31 1347
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手把手带你从论文出发实战搭建分割FCN网络
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weixin_40345267的博客
06-18 44
FCN即全卷积网络（Fully Convolutional Networks），由Jonathan Long、Evan Shelhamer和Trevor Darrell于2015年在CVPR会议上发表的论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中首次提出，是深度学习首次真正意义上用于语义分割任务的端到端方法。FCN的提出具有里程碑意义，奠定了现代语义分割网络架构的基础。
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在MATLAB中，通常使用`hist`函数来快速生成直方图，但有时候我们可能需要自定义实现这一过程，以实现更复杂的图像处理功能，比如调整亮度和对比度。下面我们将详细探讨如何在MATLAB中不使用`hist`函数进行这些操作。...
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不使用imhist绘制灰度直方图，可以自己定义bins的数目
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刚登上号，已经学了一半了，就从现在开始写吧 以前学过的东西老忘，所以就注册个账号就当做记笔记吧 MATLAB在原来的数组中增加新行 A=[A;B]%B是要增加的行； hist使用方法 y=4*rand(5000,1); hist(y)%把y中元素按10个等距的区间统计个数 结果 x0:0.1:4;y=4*rand(5000,1);hist(y，x)%按照x向量...
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import matplotlib.pyplot as plt 其中data指的是数据（在参数中对应x），hist_group（在参数中对应bins）中每两个数字代表一个分组，例如 [0.20) 是一组，然后输出这一组中有多少数据。依次类推。 data = [1,1,1,10,11,20,50,70,100,120] hist_group = [0,20,40,60,80,100,120] pl...
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直方图规定化——Matlab实现及其原理
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一.用法 灰度均衡化虽然能增大对比度、丰富灰度级数。但是为覆盖整个灰度区间的操作，且不受控制，即只能扩展到整个灰度区间，不能根据我们的实际需要作出相应调整。          而灰度规定化可以弥补这个缺憾，能让我们通过灰度变换得到我们想要的灰度分布区间。在Matlab中没有直接实现灰度规定化的函数。但是我们可以通过imhist和histeq两个函数的结合使用来实现。示例程序如下：
matlab hist3函数
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### MATLAB 中 hist3 函数的使用方法 `hist3` 函数是 MATLAB 中用于绘制二维直方图的工具，适用于统计二维数据分布的情况。与一维直方图 `hist` 不同，`hist3` 可以将数据点按照两个维度进行分组，并统计每个组内的数据点数量[^1]。 #### 基本语法 `hist3(X)` 其中 `X` 是一个大小为 `n×2` 的矩阵，每一行表示一个二维数据点。该函数会根据默认的分箱数目（通常是 10×10）创建直方图并显示结果。 #### 自定义分箱 可以通过指定边缘向量或边缘数来自定义分箱方式： - `hist3(X, 'Edges', {edges_x, edges_y})` 使用用户定义的边缘向量 `edges_x` 和 `edges_y` 来确定分箱边界。 - `hist3(X, 'Nbins', [nbins_x, nbins_y])` 指定沿 x 轴和 y 轴的分箱数量。 #### 返回值 `[N, C] = hist3(...)` 返回值包括： - `N`：一个矩阵，表示每个分箱内的数据点计数。 - `C`：包含分箱边界的单元数组。 #### 示例代码 以下是一个简单的示例，展示如何使用 `hist3` 绘制二维直方图： ```matlab % 生成随机二维数据 data = randn(1000, 2); % 1000 个二维正态分布数据点 % 定义分箱边缘 edges_x = -4:0.5:4; % x 轴分箱 edges_y = -4:0.5:4; % y 轴分箱 % 绘制直方图 [N, C] = hist3(data, 'Edges', {edges_x, edges_y}); % 显示直方图 figure; bar3(N); xlabel('X 轴'); ylabel('Y 轴'); zlabel('计数'); title('二维直方图示例'); ``` 在上述代码中，`randn(1000, 2)` 生成了 1000 个服从标准正态分布的二维数据点。通过设置 `edges_x` 和 `edges_y`，可以精确控制分箱范围和粒度[^2]。 #### 注意事项 - 如果未指定分箱边缘或数量，默认情况下 `hist3` 会使用 10×10 的分箱。 - 数据点落在分箱边界之外时，不会被计入任何分箱内[^3]。
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