读入一副RGB图像(img)，统计三个通道各像素的个数，绘制柱状图展示(每个通道一个柱状图)。横坐标：图像中各个像素点的灰度级，纵坐标：具有该灰度级的像素个数。matlab

在MATLAB中，可以按照以下步骤来统计RGB图像中每个通道（红、绿、蓝）的像素值，并绘制对应的柱状图：

1. **加载图像**：
使用`imread`函数读取RGB图像文件：

   img = imread('your_image.jpg'); % 替换为实际图片路径

2. **分离通道**：
`rgb2ind`函数可以把RGB图像转换为索引图像，然后提取每个通道：

   [r, g, b] = ind2rgb(rgb2ind(img), [0 255; 0 255; 0 255]); % 红、绿、蓝通道分别存储在r, g, b变量中

3. **统计像素值**：
对每个通道，遍历所有像素并计数对应灰度级的像素数。这里假设灰度级范围是0到255：

   gray_levels = 0:255;
   counts_r = histcounts(double(r(:)), gray_levels);
   counts_g = histcounts(double(g(:)), gray_levels);
   counts_b = histcounts(double(b(:)), gray_levels);

4. **绘制柱状图**：
使用`bar`函数分别创建三个柱状图，横坐标为灰度级，纵坐标为像素数：

   figure;
   bar(gray_levels, counts_r, 'FaceColor', 'b', 'EdgeColor', 'none', 'DisplayName', 'Red');
   hold on;
   bar(gray_levels, counts_g, 'FaceColor', 'g', 'EdgeColor', 'none', 'DisplayName', 'Green');
   bar(gray_levels, counts_b, 'FaceColor', 'r', 'EdgeColor', 'none', 'DisplayName', 'Blue');

`hold on`是为了在同一图形窗口内叠加柱状图。

5. **添加轴标签和标题**：

   xlabel('Gray Levels');
   ylabel('Pixel Count');
   legend('show');
   title('Pixel Count Distribution by Channel');

6. **显示或保存图像**：

   show; % 或 saveas(gcf, 'channel_histograms.png') // 如果你想保存图像