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

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

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

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

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

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.

直方图匹配本质上是让两幅图像的累积直方图尽量相似,累积直方图相似了,直方图也就相似了. 把原图像img的直方图匹配到参考图像ref的直方图,包括以下几个步骤: 1. 求出原图像img的累积直方图img_accu: 2. 求出参考图像ref的累积直方图ref_accu: 3. 灰度级g在img_accu中对应的值记为img_accu_g,找出ref_accu中与ref_accu_g最接近的值,记为ref_accu_G,记该值对应的灰度级为G: 4. 根据g和G的对应关系,得到img经过匹配之后的直

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

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

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

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g.通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数參数传入.定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

第3章 灰度变换与空间滤波(2) 3.3 直方图处理与函数绘图 基于从图像亮度直方图中提取的信息的亮度变换函数,在诸如增强.压缩.分割.描述等方面的图像处理中扮演着基础性的角色.本节的重点在于获取.绘图并利用直方图技术进行图像增强.直方图的其他应用将在后续章节中加以介绍. 3.3.1 生成并绘制图像的直方图 一幅数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级,其直方图定义为离散函数: \[ h(r_k)=n_k \] 其中,\(r_k\)是区间[0,G]内的第k级亮度,\(n_k\)是灰度级为\(r

本文翻译自 SATYA MALLICK 的 "Histogram of Oriented Gradients" 原文链接: https://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们将会学习 HOG (Histogram of Oriented Gradients,方向梯度直方图)特征描述子 的详细内容. 我们将学习 HOG 算法是如何实现的,以及在 OpenCv / MATLAB

这篇博客记录一下怎么用matlab在图形中简单的添加一些文本,以直方图均衡化为例.先看几张图片吧,第一幅是较暗的花粉的电子显微图像和对应的直方图,第二幅是其直方图均衡化的图像和对应的直方图,第三幅是对应的转换函数,也就是累积概率密度分布(CDF).     对应的代码如下: %f=imread('G:\数字图像处理(冈萨雷斯)\DIP3E_CH02_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH02\Fig0219(rose1024).tif'); f=imre

一个实现图像灰度处理并归类于某已知相似图片的程序 软件:matlab2017a 算法:HU检索图像算法.Zernike算法 资料: ①: matlab遍历文件夹下所有图片和遍历所有子文件夹下图片 - 专于技术,相信自我 - 博客园 https://www.cnblogs.com/tansuoxinweilai/p/9990191.html ②: matlab设计gui文本框,怎么获取文本框输入的字符呢?_百度知道https://zhidao.baidu.com/question/75137259

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

// 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_

我们来看一个灰度图像,让表示灰度出现的次数,这样图像中灰度为 的像素的出现概率是  是图像中全部的灰度数, 是图像中全部的像素数,  实际上是图像的直方图,归一化到 . 把  作为相应于  的累计概率函数, 定义为:  是图像的累计归一化直方图. 我们创建一个形式为  的变化,对于原始图像中的每一个值它就产生一个 ,这样  的累计概率函数就能够在全部值范围内进行线性化,转换公式定义为: 注意 T 将不同的等级映射到  域.为了将这些值映射回它们最初的域,须要在结果上应用以下的简单变换: 上面描写

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

近期在学习视频检索领域的镜头切割方面的知识,发现经常使用的方法是直方图的方法,所以才专门有时间来学习下.查看到这两种直方图的时候,感觉有点接近,好像又不同,放在这做个比較.大部分还是百科的内容,只是对基本理解还是够了.OK,開始正文~ 首先,介绍下什么是直方图 在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示(数据分布如:如物体的色彩分布.物体边缘梯度模板,以及表示目标位置的概率分布.),是一种二维统计图表,它的两个坐标各自是统计样本和该样本相应的某个属性的度量.又称