matlab直方图统计
时间: 2023-07-13 11:25:48 浏览: 60
对于一组数据,可以使用MATLAB中的`histogram`函数来进行直方图统计。该函数可以自动将数据分成若干个区间,并计算每个区间内数据的频数或频率。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
data = [1, 2, 3, 1, 2, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 1]; % 数据
edges = 0:2:10; % 区间边界
histogram(data, edges); % 绘制直方图
```
其中,`data`是待统计的数据,`edges`是区间边界,这里表示区间为`[0,2)`,`[2,4)`,`[4,6)`,`[6,8)`,`[8,10]`。`histogram`函数会自动将数据划分到各个区间,并计算每个区间内数据的频数,最后绘制出直方图。如果需要计算频率,可以设置`'Normalization'`参数为`'probability'`。
```matlab
histogram(data, edges, 'Normalization', 'probability'); % 计算频率
```
除了`histogram`函数,MATLAB还提供了其他用于统计的函数,如`histcounts`、`histfit`等。具体使用方法可以参考MATLAB官方文档。
相关问题
matlab统计直方图
在MATLAB中,可以使用内置函数`imhist`来统计图像的直方图。该函数的用法是`imhist(image)`,其中`image`是输入的图像。这个函数将返回一个包含图像直方图的向量。你还可以使用`bar`函数来绘制直方图,方法是`bar(hist)`,其中`hist`是通过`imhist`函数得到的直方图向量。你可以自定义直方图的宽度,例如,将宽度设置为0.5,可以使用`bar(hist, 0.5)`。如果你想随机生成一组数据作为例子,可以使用`rand`函数和`round`函数,例如`a = round(10 * rand(5, 1))`。这将生成一个包含5个随机整数的向量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab底层算法实现图像直方图统计](https://blog.csdn.net/qq_43376782/article/details/123717911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [matlab 统计直方图](https://blog.csdn.net/weixin_29251337/article/details/113902745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
matlab画统计直方图
在Matlab中,可以使用以下代码来绘制统计直方图:
```matlab
clc
image = imread('D:\2.png');
image_matrix = image(:,:,1);
image_matrix = double(image_matrix);
\[height, width, channels\] = size(image);
% 灰度映射表,灰度范围在0到255之间
gray_map = zeros(1,256);
for i = 1:height
for j = 1:width
T = image_matrix(i,j);
% 灰度统计计数
if(T == 0)
gray_map(T+1) = gray_map(T+1) + 1;
else
gray_map(T) = gray_map(T) + 1;
end
end
end
% 显示
subplot(1,2,1);
imshow(image);
subplot(1,2,2);
bar(0:255, gray_map, 'grouped');
```
这段代码首先读取图像文件,然后将图像转换为灰度图像。接下来,通过循环遍历每个像素,统计每个灰度值出现的次数,最后使用`bar`函数绘制直方图。在绘制直方图之前,可以使用`imshow`函数显示原始图像。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab论文插图绘制模板第43期—直方图(histogram)](https://blog.csdn.net/qq_26447137/article/details/126348719)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Matlab底层算法实现图像直方图统计](https://blog.csdn.net/qq_43376782/article/details/123717911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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