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  • 2020-11-20 19:37:05

    def calHistogram(img):

    if(len(img.shape) != 2):

    print("img size error")

    return None

    histogram = {}

    for i1 in range(img.shape[0]):

    for i2 in range(img.shape[1]):

    if histogram.get(img[i1][i2]) is None:

    histogram[img[i1][i2]] = 0

    histogram[img[i1][i2]] += 1

    #cal max value

    maxValue = 0.0

    maxKey = -1

    for key in histogram:

    if histogram[key] > maxValue:

    maxValue = histogram[key]

    maxKey = key

    print(maxValue)

    print(maxKey)

    # normalize

    for key in histogram:

    histogram[key] = float(histogram[key]) / maxValue

    return histogram

    def drawHistoGram(histogram):

    pyplot.figure()

    #设置x轴的最小值,最大值。y轴的最小值,最大值

    pyplot.axis([0, 256, 0, 1])

    #显示网格线

    pyplot.grid(True)

    #key正好就是灰度

    keys = histogram.keys()

    #value是灰度的像素数量,这里是归一化之后的

    values = histogram.values()

    #这里正式绘制直方图

    pyplot.bar(tuple(keys), tuple(values))

    pyplot.show()

    def testHistogram():

    test = cv.imread("test2.jpg")

    histogram = calHistogram(test)

    drawHistoGram(histogram)

    cv.imshow("test",test)

    cv.waitKey(0)

    testHistogram()

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    利用matlab绘制灰度直方图 figure; I=imread('G:\matlab\img\1.jpg'); subplot(1,2,1);imshow(I); title('原始图像'); imwrite(I,'test.png'); subplot(1,2,2); imhist(y); title('灰度图像直方图'); ...

    平台:windows7

    软件:matlab 2014b

    利用matlab绘制灰度直方图

    figure;
    I=imread('G:\matlab\img\1.jpg');
    subplot(1,2,1);imshow(I);
    title('原始图像');
    
    imwrite(I,'test.png');
    
    subplot(1,2,2);
    imhist(y);
    title('灰度图像直方图');
    

     

    在利用imhist绘制直方图的时候,报错,如图

    灰度直方图的绘制需要imhist函数,若直接imhist,由于图像是RGB格式,是3维的,是不能绘制的.

    使用rgb2gray将图像转化为灰度图

    figure;
    I=imread('G:\matlab\img\1.jpg');
    subplot(1,3,1);imshow(I);
    title('原始图像');
    
    imwrite(I,'test.png');
    
    subplot(1,3,2);
    y=rgb2gray(I);
    imshow(y);
    title('灰度图');
    
    subplot(1,3,3);
    imhist(y);
    title('灰度图像直方图');
    

    展开全文
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    octave无法完成,这个只能用matlab做

    分别绘制灰度直方图和归一化直方图

    pic=imread('data/1.jpg');
    gray_pic=rgb2gray(pic);
    figure(1);
    imshow(gray_pic);
    figure(2);
    imhist(gray_pic);
    [X,Y]=size(gray_pic);
    [counts,x] = imhist(gray_pic,32);
    counts=counts/(X*Y);
    figure(3);
    stem(x,counts);

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/wangtianning1223/p/11157058.html

    展开全文
  • 灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。...Matlab有两个绘制灰度直方图的函数,分别是imhist和histogram 如果直接绘制图像的灰度直方图 A=imread('1.jpg'); subplot(2,2,1);

    灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素按照灰度值的大小,统计其出现的频率。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。横坐标表示灰度值(灰度级),纵坐标表示具有各个灰度值或者灰度级别的像素在图像中出现的次数或者概率。

    Matlab有两个绘制灰度直方图的函数,分别是imhist和histogram

    如果直接绘制图像的灰度直方图

    A=imread('1.jpg');
    subplot(2,2,1);  
    imhist(A);
    subplot(2,2,2);  
    histogram(A);
    

    imhist的NumBins值是由图像类型决定的。若图像为uint8类型,则bin的数量为256,即[0:1:255]。
    histogram的NumBins值可以人为设定,在未指定该参数时,系统将基于图像的灰度分布自动计算NumBins的值。
    在这里插入图片描述

    如果是对处理后的**.mat图像矩阵**绘制灰度直方图

    A=importdata('2.mat');
    subplot(2,2,1);  
    imhist(uint8(A));
    subplot(2,2,2);  
    histogram(A);
    

    在这里插入图片描述

    可见,histogram可以更清楚的反映出灰度级的分布情况。注:但不能确定灰度值所在图像中的位置。

    关于imhist(I,n)的一些用法,可以参考这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_44225182/article/details/100378345
    关于hist和histogram的区别可以参考这篇文章:
    https://blog.csdn.net/fadbgfnbxb/article/details/93199679

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空空如也

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如何绘制灰度直方图