matlab归一直方图

归一化直方图是指将直方图的纵坐标（即各个像素级上的像素出现的次数）除以总像素数量，得到当前次数占总次数的概率。在Matlab中，可以通过对直方图的纵坐标进行除法运算实现直方图的归一化。下面是一个示例代码：

F=imread('a1.jpg');
I=rgb2gray(F);

[count,x]=imhist(I); % 获取直方图的横坐标和纵坐标，即各个像素级，以及每个像素级上的像素出现的次数

count_normalized = count / numel(I); % 归一化直方图

subplot(1,2,1),imshow(I),title('原图')
subplot(1,2,2),stem(x,count_normalized),title('归一化直方图')

相关问题

MATLAB中直方图均衡化的几种办法

在MATLAB中，有几种方法可以实现直方图均衡化。以下是其中几种常用的方法：

1. 使用imhist()函数和histeq()函数进行直方图均衡化：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 计算原始图像的直方图
hist = imhist(img);

% 使用histeq()函数进行直方图均衡化
eq_img = histeq(img);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(eq_img), title('Equalized Image');

2. 使用adapthisteq()函数进行自适应直方图均衡化：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 使用adapthisteq()函数进行自适应直方图均衡化
eq_img = adapthisteq(img);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(eq_img), title('Equalized Image');

3. 使用histeq()函数和imadjust()函数进行直方图均衡化：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 使用imadjust()函数进行直方图拉伸
adj_img = imadjust(img);

% 使用histeq()函数进行直方图均衡化
eq_img = histeq(adj_img);

% 显示原始图像、直方图拉伸后的图像和均衡化后的图像
subplot(1,3,1), imshow(img), title('Original Image');subplot(1,3,2), imshow(adj_img), title('Adjusted Image');
subplot(1,3,3), imshow(eq_img), title('Equalized Image');

这些方法可以根据不同的需求选择使用。直方图均衡化可以改善图像的对比度和细节，并提高图像处理算法的效果。

用PY语言编写代码 制作一直方图样本量为6 分别为[7,10,5,7,8,9] 纵坐标为0,2,4,6,8,10 纵坐标为频数 横坐标为 40,50,60,70,80,90,100 文本为柏荣智21003170517

好的，以下是用 Python 编写的代码，可以生成您所需的直方图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 样本数据
data = [7, 10, 5, 7, 8, 9]

# 设置纵坐标和横坐标
y = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
x = [40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=x)

# 设置文本
plt.text(60, 8, '柏荣智21003170517')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，即可得到您所需的直方图。其中，样本数据为 `data`，纵坐标为 `y`，横坐标为 `x`，文本使用了 `plt.text()` 函数来添加。