histogram = circular_lbp(gray_image, 1, 8); bar(histogram);

这段代码主要实现了以下几个步骤：

1. 调用函数 circular_lbp 对灰度图像 gray_image 进行圆形局部二值化处理，得到一个直方图数组 histogram。
2. 调用函数 bar 对直方图数组 histogram 进行可视化处理，生成直方图条形图。

其中，函数 circular_lbp 的参数含义如下：

- gray_image：输入的灰度图像。
- 1：圆形局部二值化处理的半径，表示检测像素点周围的圆形区域半径为 1。
- 8：表示使用 8 邻域进行像素点的二值化处理。

函数 bar 的参数 histogram 表示要绘制的直方图数组。该函数会根据直方图数组的值自动计算和显示各个直方柱的高度。

相关问题

x_histogram = np.sum(gray_img, axis=1) x_min = np.min(x_histogram) x_average = np.sum(x_histogram) / x_histogram.shape[0] x_threshold = (x_min + x_average) / 2 这段代码中x_threshold = (x_min + x_average) / 2是什么意思

这段代码中，x_threshold是用来设定一个阈值的，将图像的灰度值根据这个阈值进行二值化处理。具体来说，x_min是图像中每行的灰度值的最小值，x_average是图像中每行灰度值的平均值，通过将这两个值相加除以2得到x_threshold，这样，所有低于x_threshold的像素点都将被视为黑色，而所有高于x_threshold的像素点都视为白色，从而得到一个二值化的图像。

histogram = imhist(gray_img);的完整函数

function [histogram] = imhist(gray_img)
% This function calculates the histogram of a gray-scale image

% Get the size of the image
[m,n] = size(gray_img);

% Initialize the histogram vector
histogram = zeros(256,1);

% Calculate the histogram
for i = 1:m
for j = 1:n
% Get the value of the pixel
pixel_value = gray_img(i,j);
% Increment the corresponding bin in the histogram
histogram(pixel_value+1) = histogram(pixel_value+1) + 1;
end
end

end