归一化直方图统计matlab代码
时间: 2023-11-16 14:58:24 浏览: 38
归一化直方图统计matlab代码如下:
```matlab
% 假设数据存储在变量data中
% 假设需要将数据分成20个bins
% 假设需要绘制直方图
% 计算直方图
[counts, edges] = histcounts(data, 20, 'Normalization', 'pdf');
% 绘制直方图
bar(edges(1:end-1), counts, 'hist');
```
其中,`histcounts`函数用于计算直方图,第一个参数为数据,第二个参数为bins的数量,第三个参数为归一化方式,这里选择了pdf归一化。`bar`函数用于绘制直方图,第一个参数为bins的边界,第二个参数为每个bin的计数,第三个参数为绘制方式,这里选择了直方图。
相关问题
matlab直方图归一化代码
MATLAB中的直方图归一化可以通过以下代码实现:
首先,我们计算原始数据的直方图,并将其存储在一个向量中。
```matlab
% 假设原始数据为x
[x, edges] = histcounts(x); % 计算直方图
```
接下来,我们可以找到直方图的最大值,将其作为归一化的分母。
```matlab
max_value = max(x); % 找到直方图的最大值
```
然后,我们使用除以最大值的方法将直方图归一化。
```matlab
x_normalized = x / max_value; % 归一化直方图
```
最后,我们可以将归一化后的直方图绘制出来。
```matlab
bar(edges(2:end), x_normalized, 'hist'); % 绘制归一化直方图
```
完整代码如下:
```matlab
% 假设原始数据为x
[x, edges] = histcounts(x); % 计算直方图
max_value = max(x); % 找到直方图的最大值
x_normalized = x / max_value; % 归一化直方图
bar(edges(2:end), x_normalized, 'hist'); % 绘制归一化直方图
```
该代码首先计算原始数据的直方图,然后找到直方图的最大值,将直方图归一化后绘制出来。归一化后的直方图可以使不同数据集之间的直方图可比较,并且能够更好地展示数据的分布情况。
归一化灰度直方图matlab
归一化灰度直方图是指将灰度图像中每个灰度级别的像素数目除以总像素数目,得到的直方图。在Matlab中,可以使用imhist函数来计算灰度图像的直方图,使用imread函数读取图像,然后使用histcounts函数计算每个灰度级别的像素数目,最后除以总像素数目即可得到归一化灰度直方图。下面是一个示例代码:
```
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 计算直方图
[counts, bins] = histcounts(img, 256);
% 归一化直方图
counts_norm = counts / numel(img);
% 绘制直方图
bar(bins(1:end-1), counts_norm);
```
其中,counts表示每个灰度级别的像素数目,bins表示灰度级别的范围,counts_norm表示归一化后的直方图。