matlab灰度直方图bar

2024-11-05

手把手教你用MATLAB画灰度直方图

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

**只会显示灰度直方图I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);imhist(I); **同时出现在一个平面上I = imread('*.bmp') %图必须是灰度图,或者转换为灰度图I=rgb2gray(I);imshow(I);subplot(121); %subplot(m,n,p)或者subplot(m n p):m表示是图排成m行,n表示图排成n列,p=1表示从左到右从上到下的第一个位置.imhist(I)

肺结节CT影像特征提取（五）——肺结节CT影像ROI区域灰度直方图及其图形化

在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1 ROI区域灰度直方图灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几

Matlab图像直方图相关函数

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot

imadjust从用法到原理—Matlab灰度变换函数之一

imadjust从用法到原理-Matlab灰度变换函数之一转摘网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d1511ee0102ww6s.html imadjust函数是MATLAB的一个工具箱函数,一般的语法调用格式为: f1=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) (注:本文所述图像数据均为Uint8,对于Matlab,矩阵中的一个元素即是一个像素点) 该函数的意义如图1所示,把图像f 灰度

Opencv——灰度直方图

灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率. 如果将图像总像素亮度(灰度级别)看成是一个随机变量,则其分布情况就反映了图像的统计特性,这可用probability density function (PDF)来刻画和描述,表现为灰度直方图. 灰度直方图的分布函数为: h(k)=nk 其中,k是值第k个灰度级,nk是灰度级为rk的像素总和.如果是8位灰度图像,k=0,1,2,...,255 下面代码如下: #include<cv.h> #in

灰度直方图及处理“cvQueryHistValue_1D”: 找不到标识符”的问题（上）

// HIstogram.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #define cvQueryHistValue_1D( hist, idx0 ) \ ((float)cvGetReal1D( (hist)->bins, (idx0))) int main() { IplImage* src= cvLoadImage("F:\\Opencv_

C#绘制数字图像灰度直方图

灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的概率(像素的个数). 灰度直方图的分布函数: 其中,K是指第k个灰度级,如果是8位灰度图像,k=0.1.…….255. 处理图像生成直方图数据 //将图像数据复制到byte中 Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bmpHist.Width, bmpHist.Height); System.Drawing.Imaging.Bitma

基于FPGA的HDTV视频图像灰度直方图统计算法设计

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题

OpenCV实现灰度直方图和直方图拉伸

原文链接:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7600666 如有疑问或者版权问题,请移步原作者或者告知本人. 灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具,这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用. 灰度直方图的定义灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). 一维直方图的结构表示为高维直

c#数字图像处理（三）灰度直方图

灰度直方图是灰度的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数.如果用直角坐标系来表示,则它的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的概率(像素的个数). using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threa

用Matlab画直方图

简介本文介绍如何使用matlab定制自己的直方图. 关键使用Matlab的 bar() 函数创建柱状图 bar() 画的bin的高度跟数据相关 bar() 数据每一列一个group,有几列数据就画出几组柱状图坐标轴显示的刻度叫 XTick 或 YTick 注意gca和gcf的区别,可以doc他们分别查看相关说明示例代码 close all; clc clear; % bins data num_bins = 5; num_methods = 3; data = rand(num_bins

matlab灰度变彩色+白平衡算法实现

% matlab彩色图像分离通道并合并成处理后的彩色图像(彩色变灰度再变彩色) % 白平衡算法(灰度世界法)消除RGB受光照影响 clear all; close all; %读入原始图像 srcImage = imread('7.jpg'); figure,imshow(srcImage); srcImageGray = rgb2gray(srcImage); figure,imshow(srcImageGray); %白平衡算法 R = srcImage(:,:,); G = srcImag

灰度直方图均衡化----python实现

直方图均衡化是使用图像直方图进行对比度调整的图像处理的方法. 该方法通常会增加许多图像的整体对比度,尤其是当图像的可用数据由接近的对比度值表示时. 通过这种调整,强度可以更好地分布在直方图上. 这允许局部对比度较低的区域获得较高的对比度. 直方图均衡化通过有效地分散最频繁的强度值来实现这一点. 实现原理参考自直方图均衡(维基百科) 第一种是自己写的,消耗时间长.第二种参考自opencv-python的直方图均衡 import cv2 import numpy as np def equaliza

Matlab实现直方图均衡化

G=imread('aini555.jpg'); I=rgb2gray(G); J=histeq(I); %直方图均衡化,这一个函数就可以做到均衡化的效果 figure, subplot(),imshow(uint8(I)); title('原图') subplot(),imshow(uint8(J)); title('均衡化后') figure, subplot(),imhist(I,); title('原图像直方图'); subplot(),imhist(J,); title('均衡化后的直

matlab绘制直方图的方法

直接上代码,利用hist绘制频次直方图和频率直方图... %rand Fs=1000;N=10000; t=0:1/Fs:(N-1)/Fs; X1=rand(1,length(t)); subplot(221) plot(t,X1);xlabel('时间(s)');ylabel('一个有10000点样本的随机信号的取值') title('一个有10000点样本的随机信号:0-1均匀分布的白噪声'); % randn用法X3=mean3+sqrt(var3).*randn(1,N) %Fs=100

在echarts中自定义直方图bar上悬浮透明窗文本内容

直接贴代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title>  <script src="echarts.min.js"></script> </head> <body> <!-- 为

opencv绘制灰度直方图

代码之一: #include <cv.h> #include <highgui.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) int main() { IplImage* src=cvLoadImage(); int width=src->wi

MATLAB灰度图、中值滤波图

x=imread(‘x.jpg’); x=rbg2gray(x); %转成灰度图像 k=medfilt2(x); %中值滤波,默认为3X3矩阵 figure, imshow(k); medfilt2(A,[M,N]):使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波 k=medfilt2(x,[5,5]) eg: >> xx=rgb2gray(x);>> figure,imshow(xx); dd

matlab 直方图均衡化

原理: 直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法: 原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为:s=T(r); 为便于实现,可以用查找表(look-up table)的方式存储,即:原始的灰度作为查找表的索引,表中的内容是新的灰度值. 其次,直方图均衡化是图像增强的一种基本方法,可提高图像的对比度,即:将较窄的图像灰度范围以一定规则拉伸至较大(整个灰度级范围内)的范围. 目的是在得到在整个灰度级范围内具有均匀分布的图像. 所以,当输入:直方图H(r)[此处指每个灰度级占有的像素数]