function Histogram_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to Histogram (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global T axes(handles.axes2); T=getimage; mysize=size(T);% =isrgb % if numel(mysize)>2 I=rgb2gray(T); else I=T; end axes(handles.axes2); imhist(I);
时间: 2024-02-29 11:57:15 浏览: 21
这是一个 MATLAB GUI 中的回调函数,用于在 GUI 界面上显示图像的直方图。
函数的基本流程如下:
1. 获取当前 GUI 界面中的图像 T,使用 `getimage` 函数获取。
2. 判断 T 是否为 RGB 彩色图像,如果是,则使用 `rgb2gray` 函数将其转换为灰度图像 I。
3. 如果不是 RGB 彩色图像,则直接将 T 赋值给 I。
4. 在 GUI 界面的 axes2 中显示灰度图像 I 的直方图,使用 `imhist` 函数。
需要注意的是,该函数中使用了 `global` 关键字,表示 T 和 axes2 是全局变量,可以在其他函数中访问。函数中使用了 `size` 函数来判断图像的尺寸是否大于 2,进而判断是否为 RGB 彩色图像。同时,函数中调用了 `rgb2gray` 和 `imhist` 函数来进行图像的转换和直方图的计算。
相关问题
Data_Histogram_Plots
数据直方图(Histogram)是一种常用的数据分析图表,用于展示数据的分布情况。直方图将数据分成若干个区间(或称为“箱子”),并统计每个区间内数据的数量或频数,然后将这些统计结果绘制成一个条形图,条形图的横轴表示数据区间,纵轴表示数据频数。下面是一个绘制数据直方图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.7, color='blue')
# 添加标题和轴标签
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
```
上述代码中,首先生成了一个随机数据集,然后使用`plt.hist()`函数绘制了直方图,其中`bins`参数表示数据区间的数量,`density`参数表示是否对频数进行归一化,`alpha`参数表示条形图的透明度,`color`参数表示条形图的颜色。接着添加了标题和轴标签,并使用`plt.show()`函数显示了图形。
需要注意的是,直方图的绘制需要根据具体的数据进行调整和优化,包括数据区间的选择、条形图的颜色、透明度和宽度等。
Implement a function with Matlab to output the histogram values of a given grey level image. Display in the boxes the resulting histograms.
Sure, here's an implementation of a function in Matlab that takes a grey level image as input and outputs its histogram:
```matlab
function [hist, edges] = grey_histogram(img)
% img: grey level image
% hist: histogram values
% edges: edges of histogram bins
% Compute histogram
[hist, edges] = histcounts(img, 256);
% Display histogram
figure;
bar(edges(1:end-1), hist);
xlabel('Grey Level');
ylabel('Frequency');
title('Grey Level Histogram');
end
```
To use this function, simply call it with your grey level image as input. For example:
```matlab
img = imread('my_grey_image.jpg');
[hist, edges] = grey_histogram(img);
```
This will display a histogram of the grey levels in your image.