hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3));

这是一行 MATLAB 代码，用于将三维数组中指定位置的元素转换为一维数组中的索引。具体来说，它使用 sub2ind 函数将三个一维数组 bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3) 中的元素作为三维数组 histogram 中的索引，将对应位置的元素转换为一维数组中的索引，存储在 hist_indices 中。可以用 hist_indices 来访问或修改对应位置的元素。

相关问题

function P = getP(histogram, h, w, bin_indices, grayscale_sequence) %GETP computes the scores given the histogram % query the hist for the probability of each pixel if grayscale_sequence hist_indices = bin_indices; else hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3)); end % shape it as a matrix P = reshape(histogram(hist_indices), h, w); end

这是一个MATLAB函数，它的输入参数包括直方图histogram，矩阵的行数和列数h、w，像素值的索引bin_indices，以及是否为灰度图grayscale_sequence。函数的作用是计算每个像素的得分，并将得分生成一个矩阵P返回。

当输入的图像为灰度图时，bin_indices是一个大小为h×w的矩阵，表示图像中每个像素的灰度值。此时直接使用bin_indices作为像素值的索引，即hist_indices = bin_indices，即可得到每个像素的得分。

当输入的图像为彩色图时，bin_indices是一个大小为h×w×3的矩阵，表示图像中每个像素的RGB三个通道的值。此时需要将bin_indices转换为一维索引，以便在直方图中查找每个像素的得分。具体来说，使用MATLAB函数sub2ind将三维索引转换为一维索引，即hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3))。然后根据hist_indices查找直方图中每个像素的得分，并将得分reshape为大小为h×w的矩阵P返回。

img = imread('1.png'); img_gray = rgb2gray(img); % 指定窗口大小和步长 window_size = 15; step_size = 5; % 计算图像的局部直方图 [rows, cols] = size(img_gray); hist_local = zeros(rows, cols, 256); for i = 1:step_size:rows-window_size+1 for j = 1:step_size:cols-window_size+1 % 提取当前窗口内的像素值 window = img_gray(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1); % 计算当前窗口内的直方图 hist_window = imhist(window, 256); % 将当前窗口内的直方图扩展为与窗口大小相同的矩阵 hist_window = kron(ones(window_size, window_size), hist_window); % 将当前窗口内的直方图保存到局部直方图中 hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window; end end % 检查是否存在没有被赋值的位置 if any(hist_local(:) == 0) % 将没有被赋值的位置赋值为1 hist_local(hist_local == 0) = 1; end % 显示原始图像和局部直方图 figure; subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('原始图像'); subplot(1,2,2), imshow(histeq(hist_local)), title('局部直方图'); 无法执行赋值，因为左侧的大小为 15×15×256，右侧的大小为 3840×15。 解决办法

出现错误的原因是在将当前窗口内的直方图扩展为与窗口大小相同的矩阵时，使用了kron函数，但是kron函数的使用不正确。应该将直方图矩阵的行和列都扩展为与窗口大小相同，而不是只扩展行或列。可以使用repmat函数来实现行和列的扩展。

修改后的代码如下：

img = imread('1.png');
img_gray = rgb2gray(img);

window_size = 15;
step_size = 5;

[rows, cols] = size(img_gray);
hist_local = zeros(rows, cols, 256);
for i = 1:step_size:rows-window_size+1
    for j = 1:step_size:cols-window_size+1
        window = img_gray(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1);
        hist_window = imhist(window, 256);
        hist_window = repmat(hist_window, [window_size, window_size]);
        hist_local(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1, :) = hist_window;
    end
end

if any(hist_local(:) == 0)
    hist_local(hist_local == 0) = 1;
end

figure;
subplot(1,2,1), imshow(img_gray), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(histeq(hist_local)), title('局部直方图');

在修改后的代码中，使用了repmat函数将直方图矩阵的行和列都扩展为与窗口大小相同，然后将扩展后的直方图保存到局部直方图中。