lab_num1=length(sample_gray1); lab_num2=length(sample_gray2(1:length(sample_gray1))); %先验概率 w1=lab_num1/m; w2=lab_num2/m; [mu1,sigma1]=normfit(sample_gray1); [mu2,sigma2]=normfit(sample_gray2); figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '灰度值'); fplot(@(x)normpdf(x,mu1,sigma1),[0,1]),hold on fplot(@(x)normpdf(x,mu2,sigma2),[0,1]) title '正态分布密度函数';
时间: 2024-04-02 11:32:21 浏览: 19
这段代码是基于样本数据,对图像进行了高斯分布拟合,并计算了两个类别的先验概率。
具体来说,该段代码首先通过样本数据(sample_gray1和sample_gray2)的长度,计算出两个类别的样本个数(lab_num1和lab_num2)。接着,根据样本个数和图像总像素数(m),计算两个类别的先验概率(w1和w2)。
然后,该段代码利用matlab函数normfit对样本数据进行高斯分布拟合,得到每个类别的均值(mu1和mu2)和标准差(sigma1和sigma2)。最后,通过matlab函数fplot,绘制出两个类别的高斯分布曲线,并将图像命名为“灰度值”。
这段代码的目的是为了计算两个类别的高斯模型参数,为后续的图像分割操作提供基础。
相关问题
w1=lab_num1/m; w2=lab_num2/m; [mu1,sigma1]=normfit(sample_gray1); [mu2,sigma2]=normfit(sample_gray2);
这一段代码是在计算两组样本的均值和标准差。其中,lab_num1和lab_num2分别表示两组样本的数量,m表示总样本数量。sample_gray1和sample_gray2分别为两组样本的灰度值数组。normfit函数是用来计算正态分布的均值和标准差的函数。mu1、sigma1、mu2和sigma2分别为两组样本的均值和标准差。
width=datal_lab.values[::-1]
这行代码将一个 Pandas DataFrame(或 Series)中的所有值转换成一个 Numpy 数组,并将其倒序排列。其中,`datal_lab` 是一个 Pandas DataFrame 或 Series 对象。
具体来说,`values` 属性是一个 Numpy 数组,包含了 Pandas 对象中的所有值。`[::-1]` 语法是 Python 的切片语法,表示从后往前取数,即将整个数组倒序排列。最终得到的 `width` 数组是 `datal_lab` 中所有值的倒序排列。
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