编写matlab代码，利用直方图确定阈值，对受噪声污染的指纹图片Fig0734.png进行分割，展示原图、直方图、分割后的图片（0、1二值图）。

好的，下面是matlab代码实现：

% 加载图片
img = imread('Fig0734.png');

% 显示原图
subplot(1,3,1);
imshow(img);
title('原图');

% 绘制直方图
subplot(1,3,2);
imhist(img);
title('直方图');

% 利用直方图确定阈值
level = graythresh(img);

% 对图像进行二值化处理
bw = imbinarize(img, level);

% 显示二值化后的图像
subplot(1,3,3);
imshow(bw);
title('分割后的图片');

运行代码后，会弹出一个窗口，分别展示原图、直方图和分割后的二值图像。其中，利用 `graythresh` 函数可以自动计算出合适的阈值，将图像二值化，得到分割后的二值图像。

相关问题

编写matlab代码，利用迭代的方法获取最优阈值，然后对受噪声污染的指纹图片Fig0734.png进行分割。具体的步骤如下：（1）设定参数t0，并选择一个初始的估计阈值t1；（2）用阈值t1分割图像，将图像分成两部分，G1是由灰度值大于t1的像素组成，G2是由灰度值小于或等于t1的像素组成；（3）计算G1和G2中所有的像素的平均灰度值M1和M2，以及新的阈值t2=(M1+M2)/2；（4）如果|t2-t1|<t0,则推出：t2即为最优阈值，否则，将t2赋值给t1并重复步骤(2)--(4)，直到获取最优阈值为止。（5）利用得到的最优阈值进行分割，得到最终的分割结果。（6）展示原图、分割后的图片（0、1二值图）、和所得到的最优阈值。

以下是实现该算法的 MATLAB 代码：

% 读取图像
I = imread('Fig0734.png');
% 设定参数
t0 = 1;
t1 = 128;
% 迭代获取最优阈值
while true
    % 分割图像
    G1 = I > t1;
    G2 = I <= t1;
    % 计算平均灰度值
    M1 = mean(I(G1));
    M2 = mean(I(G2));
    t2 = (M1 + M2) / 2;
    % 判断是否满足停止迭代的条件
    if abs(t2 - t1) < t0
        break;
    end
    % 更新阈值
    t1 = t2;
end
% 得到最优阈值
t_opt = t2;
% 使用最优阈值进行分割
BW = I > t_opt;
% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(I); title('原图');
subplot(1,3,2); imshow(BW); title('分割结果');
subplot(1,3,3); imshow(double(BW)); title(['最优阈值：' num2str(t_opt)]);

执行完上述代码后，会得到三张图像，分别为原图、分割结果和最优阈值。其中，分割结果是一个二值图像，白色像素表示指纹区域，黑色像素表示非指纹区域。最优阈值是一个实数，表示分割指纹图像时所使用的最佳阈值。

if i == 1: path = 'static/img/dis_bike.png' fig = px.histogram(df, x='Rented Bike Count',nbins=10,title='共享单车使用量分布直方图') fig.write_image(path)

这是一段Python代码，使用了Plotly Express库中的px.histogram()函数，生成了一个共享单车使用量分布直方图，并将其保存在指定路径下的图片文件中。其中，df是一个Pandas数据框，'Rented Bike Count'是其中的一列数据，nbins参数指定了直方图的箱子数量，title参数指定了直方图的标题。如果i等于1，则执行该代码，否则不执行。