histcounts函数matlab代码

下面是 histcounts 函数的 MATLAB 代码示例：

% 创建一个大小为 1x100 的随机数向量
data = randn(1,100);

% 将数据分成10个区间并计算每个区间的频数
[values, edges] = histcounts(data, 10);

% 显示直方图
bar(edges(1:end-1), values, 'hist');

在上面的代码中，我们首先创建了一个大小为 1x100 的随机数向量 data。然后，我们使用 histcounts 函数将数据分成 10 个区间，并计算每个区间的频数。最后，我们使用 bar 函数显示直方图。

相关问题

Tenengrad函数的MATLAB代码

Tenengrad函数（也称为Tenenbaum梯度方向直方图）是一种用于计算图像梯度方向直方图的方法。下面是一个简单的MATLAB代码实现：

function [histogram] = tenengrad(image, num_bins)
% TENENGRAD Calculate Tenengrad gradient orientation histogram.
% image: The input image.
% num_bins: The number of histogram bins.
% histogram: The computed histogram.

% Calculate the gradient in x and y directions.
[Gx,Gy] = imgradientxy(image);

% Calculate the gradient magnitude and orientation.
[~,Gdir] = imgradient(Gx,Gy);

% Compute the Tenengrad weights.
w = Gdir.^2;

% Compute the histogram using the Tenengrad weights.
histogram = histcounts(Gdir,num_bins,'BinLimits',[-180,180],'Normalization','probability','Weights',w);
end

使用方法：

1. 将上述代码保存为一个.m文件。

2. 加载需要计算梯度方向直方图的图像。

3. 调用函数`tenengrad`，输入图像和直方图bin的数量，即可得到计算出的梯度方向直方图。

例如，以下是如何使用该函数计算示例图像的梯度方向直方图：

% Load the example image.
I = imread('example_image.png');

% Compute the Tenengrad histogram.
histogram = tenengrad(I, 16);

% Plot the histogram.
bar(histogram);

结果将显示直方图，其中横轴表示梯度方向，纵轴表示梯度方向出现的概率。

sample_discrete函数matlab

在 Matlab 中，可以使用 `randsample` 函数来实现从离散分布中抽样的功能。该函数的语法如下：

s = randsample(values, n, replace, weights)

其中，`values` 是一个向量，表示离散分布的取值；`n` 表示要抽取的样本数量；`replace` 是一个布尔值，表示是否允许重复抽样；`weights` 是一个向量，表示每个取值对应的权重。如果不指定 `weights`，则默认每个取值的权重都为 1。

例如，假设我们有一个离散分布，包含三个取值 {1, 2, 3}，对应的概率分别为 {0.3, 0.5, 0.2}。那么可以使用以下代码进行抽样：

values = [1, 2, 3];
weights = [0.3, 0.5, 0.2];
n = 10;
s = randsample(values, n, true, weights);

上述代码中，`true` 表示允许重复抽样，`s` 将是一个长度为 10 的向量，表示抽取的 10 个样本。可以通过 `histcounts` 函数来统计样本的分布情况：

histcounts(s, [1, 2, 3, 4])

该函数返回一个向量，表示每个取值的出现次数。例如，上述代码的输出可能为：

ans =
     3     5     2

表示样本中有 3 个 1，5 个 2，2 个 3。