matlab 直方图_MATLAB作图实例:19:用二元直方图分析图片颜色
本示例說明如何調(diào)整二元直方圖的顏色標(biāo)度(color scale),以顯示有關(guān)分箱(bin)的其他詳細(xì)信息。
加載圖像peppers.png,該圖像是幾種類型的辣椒和其他蔬菜的彩色照片。無符號(hào)的8位整數(shù)數(shù)組rgb包含圖像數(shù)據(jù)。
rgb = imread('peppers.png');%讀入圖片到矩陣imshow(rgb)%顯示矩陣內(nèi)容為每個(gè)像素繪制紅色和綠色RGB值的二元直方圖,以可視化顏色分布。
r = rgb(:,:,1);%讀入矩陣分量g = rgb(:,:,2);b = rgb(:,:,3);histogram2(r,g,'DisplayStyle','tile','ShowEmptyBins','on', ...'XBinLimits',[0 255],'YBinLimits',[0 255]);%二元直方圖axis equal%等比例軸距colorbar%色標(biāo)xlabel('Red Values')ylabel('Green Values')title('Green vs. Red Pixel Components')直方圖在色標(biāo)的底部有很大的權(quán)重,因?yàn)橛幸恍゜in的計(jì)數(shù)很大。這導(dǎo)致大多數(shù)垃圾箱在顏色圖中顯示為藍(lán)色的第一種顏色。如果沒有其他細(xì)節(jié),就很難得出哪種顏色更占優(yōu)勢(shì)的結(jié)論。
要查看更多詳細(xì)信息,請(qǐng)通過將CLim軸的屬性設(shè)置為介于0和500之間的范圍來重新縮放直方圖顏色比例。結(jié)果是,計(jì)數(shù)為500或更大的直方圖容器顯示為顏色圖中的最后一種顏色,即黃色。由于大多數(shù)箱計(jì)數(shù)在此較小范圍內(nèi),因此所顯示bin的顏色變化較大。
ax = gca;ax.CLim = [0 500];%將之前的映射范圍0~約37000調(diào)整為映射到0~500使用類似的方法比較紅色與藍(lán)色和綠色與藍(lán)色的優(yōu)勢(shì)。
histogram2(r,b,'DisplayStyle','tile','ShowEmptyBins','on',...'XBinLimits',[0 255],'YBinLimits',[0 255]);axis equalcolorbarxlabel('Red Values')ylabel('Blue Values')title('Blue vs. Red Pixel Components')ax = gca;ax.CLim = [0 500]; histogram2(g,b,'DisplayStyle','tile','ShowEmptyBins','on',...'XBinLimits',[0 255],'YBinLimits',[0 255]);axis equalcolorbarxlabel('Green Values')ylabel('Blue Values')title('Green vs. Blue Pixel Components')ax = gca;ax.CLim = [0 500];在每種情況下,藍(lán)色是最不重要的顏色信號(hào)。查看所有三個(gè)直方圖,紅色似乎是主要顏色。
通過在RGB顏色空間中創(chuàng)建顏色直方圖來確認(rèn)結(jié)果。所有三個(gè)顏色分量都有較小的RGB值尖峰。但是,高于100的值在紅色部分比其他任何地方更頻繁地出現(xiàn)。
histogram(r,'BinMethod','integers','FaceColor','r','EdgeAlpha',0,'FaceAlpha',1)%直方圖hold onhistogram(g,'BinMethod','integers','FaceColor','g','EdgeAlpha',0,'FaceAlpha',0.7)%直方圖histogram(b,'BinMethod','integers','FaceColor','b','EdgeAlpha',0,'FaceAlpha',0.7)%直方圖xlabel('RGB value')ylabel('Frequency')title('Color histogram in RGB color space')xlim([0 257])注:本文根據(jù)MATLAB官網(wǎng)內(nèi)容修改而成。
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