【matlab图像处理】图像直方图操作和matlab画图
中国史之【平王东迁】：
公元前771年，因镐京曾遭地震，残破不堪，又接近戎、狄等外患威胁，周平王遂在郑、秦、晋等诸侯的护卫下，将国都东迁至洛邑，东周历史由此开始。
——来源：全历史APP
【路漫漫其修远兮，吾将上下而求索】
今天介绍图像的直方图操作以及用matlab画条形图、杆图和折线图。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第9章。
- 对于matlab2021的安装，可以参考公众号【CV之道】的文章：【matlab安装】手把手图文并茂安装matlab2021（win10版）
1、图像直方图显示
在matlab中，显示一幅图像的直方图，可以使用函数imhist。废话少说，直接看代码：
% 显示直方图
I = imread('circuit.tif');
figure, subplot(2,2,1), imshow(I), title('原图')
% 划分为256个灰度级
subplot(2,2,2), imhist(I,256), axis tight, title('直方图')
% 划分为64个灰度级
subplot(2,2,3), imhist(I,64), axis tight, title('直方图64级')
% 划分为256个灰度级
subplot(2,2,4), imhist(I,32), axis tight, title('直方图32级')
可以看到，整体变稀疏了，但是分布整体还是在的。值得注意的是，使用了axis tight这个参数，表示y轴的范围来自数据的范围。
可以看到，划分为256级的时候，y轴最大为2000。划为32级的时候，y轴最大为8000。因为总的像素数不变，划分级数更少，表明每个级数所包含的像素个数增多了。
2、条形图归一化y轴
我们可以探索一下这个问题，对y轴范围进行归一化。
% 归一化
c = imhist(I, 32);
% numel(I)表示该图像的像素数，这里是280x272=76160
c_norm = c / numel(I);
figure, subplot(1,2,1);
% 定制条形图
bar_1 = bar(c);
set(gca, 'XLim', [0 32], 'YLim', [0 max(c)]); % gca是当前轴，设置轴范围
set(gca, 'XTick', [0:8:32], 'YTick', [linspace(0,7000,8) max(c)]); % 设置轴显示数据范围
set(bar_1, 'FaceColor', 'r'), title('条形图'); % 设置颜色和标题
% 显示归一化的图
subplot(1,2,2);
bar_2 = bar(c_norm);
set(gca, 'XTick', [0:8:32], 'YTick', [linspace(0,0.09,10) max(c_norm)])
xlim([0 32]), ylim([0 max(c_norm)])
title('归一化条形图')
set(bar_2, 'FaceColor', 'g')
其中， numel(I)表示该图片的像素总数，280x272=76160。归一化y轴的图片如下：
3、杆图或折线图归一化y轴
另外，我们也可以换一种显示风格，如显示杆图。
% 显示杆图
figure,
subplot(1,2,1), stem(c, 'fill', 'MarkerFaceColor', 'red'), axis tight, title('杆图')
subplot(1,2,2), stem(c_norm, 'fill', 'MarkerFaceColor', 'blue'), axis tight, title('归一化杆图')
显示折线图：
% 显示折线图
figure,
subplot(1,2,1), plot(c), axis auto, title('折线图')
subplot(1,2,2), plot(c_norm), axis auto, title('归一化折线图')
以上是本期内容，建议自己动手来实践一下。如果需要图片和代码，可以关注公众号，回复关键字【matlab代码】即可获得。我会上传到云盘。
【声明】：学习笔记基于互联网上各种学习资源的个人整理。
以上是本期内容，下期介绍图像处理的直方图均衡化操作。
我叫小保，一名计算机视觉爱好者、学习者、追随者，欢迎关注我【CV之道】一起学习。