作者:桂. 时间:2017-03-10  22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文作为:曲线拟合与分布拟合 一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化,一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是

hist =[1,2,3,4,5,6,7,8,7,6,5,4,3,2,1]     %15个元素      这个行矩阵(数组)输入到命令行 bar(hist) 用列矩阵也行 hist_im=imhist(I); %计算直方图 相当于这个数组共有256个元素,里面的每个取值是像素点个数      这个数组的最大一个数验证出来是接近200,符合上面的直方图

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

安装 1. 在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 中下载libsvm 2. 按照http://zjhello123.blog.163.com/blog/static/25495143201251792625811/ 中的安装方法安装libsvm 3. 设置路径. 如果不设置的话会报错:Error using svmtrain (line 233) Y must be a vector or a character array. 我开始设置了也报错,后来重新mak

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图) HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.将图像每16*16(取其他也可以)个像素分到一个cell中.对于256*256的lena来说,就分成了16*16个cell了

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太多而不容易控制. 这里我们就可以考虑用直方图的反射映射. 1,收集人脸皮肤样本. 2,拼合样本并计算其颜色直方图. 3,将得到的样本颜色直方图反射映射到待检测的图片中,然后进行阈值化即可. 这里

一些小的概念 1.直方图是图像内容的一个重要特性. 2.假设一幅图像的区域中显示的是一种独特的纹理或是一个独特的物体,那么这个区域的直方图能够看作是一个概率函数,它给出的是某个像素属于该纹理或物体的概率. 3.反投影直方图的作用是在于替换一个输入图像中每个像素值,使其变成归一化直方图中相应的概率值. 这是一个什么样的过程 名字听起来感觉非常高端,事实上这个一个非常easy的过程. 1.首先我们截取一个区域,作为目标区域. 2.然后将目标区域取直方图.并将其直方图归一化,并得到这个区域的概率. 3

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

1.bin的含义 直方图中bin的含义:计算颜色直方图需要将颜色空间划分为若干小的颜色区间,即直方图的bin,通过计算颜色在每个小区间内德像素得到颜色直方图,bin越多,直方图对颜色的分辨率越强,但增加了计算机的负担.即(上图所分10个竖条区域,每个竖条区域称为一个bin) (2)简单来说直方图就是对数据进行统计,将统计值组织到一系列事先定义好的bin中.bin中的数值就是从数据中计算出的特征的统计量,这些数据可以是诸如梯度.方向.色彩或任何其他特征.无论如何,直方图获得的是数据分布的统计图.直

在F盘生成了一个文件名称为"文件夹"的文本文件. 第一步:批处理提取图像的一维颜色直方图,并保存到.xml中的featureHists 第一个參数:图像的路径 第二个參数:保存的.xml #include<iostream> #include<fstream> #include<string> using namespace std; #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> #include<op

直方图是对数据的统计,并将统计结果分布于一系列预定义的槽中.这里的数据不仅仅指的是灰度值,它可以是任何能有效描述图像特征的数据,比如图像梯度等等. 假设有一个矩阵包含一张图像的信息 (灰度值 0-255),我们已经知道灰度值范围是0-255,假设有16个槽(bin),则有下面的划分: 我们可以统计落入每个槽中像素的数目,并用直方图的形式显示出来. 让我们再来了解一下直方图的一些具体细节: dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中, dims = 1 因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像). b

示例程序: #include <opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src, dst; //load img; src = imread(); if (!src.data) { printf("error"); ; } imshow(", src); //分成三个通道 vector<Mat> rgb_planes; // 保存在stl容器里 spli