直方图分析

图像直方图分析是图像处理中的重要部分，Matlab提供了强大的开发工具。

RGB颜色模型通过基于HSV的颜色直方图转换，展示了颜色在Matlab中的分布和特征。

本代码实现 MATLAB 中的直方图均衡化算法，用于图像处理实验。

在收集到的一组数据中，首先确定最大值Xmax和最小值Xmin。接着根据数据个数N确定合适的区间个数，通常选择N的平方根，并圆整取整数。然后计算区间间隔C，其计算方式为数据范围R除以区间个数，再选择最接近的1、2或5的倍数作为区间间隔C。最后按照Xmin加上区间间隔C的方式逐步确定各区间的边界值。

使用Matlab代码计算图像的灰度直方图。代码读取图像，将其转换为灰度，然后计算直方图。此代码可用于对比不同图像的特征，并常用于面部识别中的特征提取。

灰度图的直方图，真的是图像里绕不开的一步。Matlab 实现灰度图 gray 直方图计算.rar这个资源，讲得还挺全面，适合刚上手图像的同学。 用imhist这种内置函数来搞定灰度图直方图计算，简单粗暴，效率还不错。但要是你想了解更底层的原理，看看作者是怎么自定义统计每个像素灰度值频次的也蛮有意思。 文件里提到的grayHistogram.m和测试图lena512color.tiff配合起来刚刚好。先用rgb2gray转成灰度图，再跑imhist(img, 256)，一套流程下来顺滑。 更细致的做法像是遍历整张图，把每个灰度值出现的次数累加，再用bar或histogram画出来。虽然啰嗦点，但

直方图增强涵盖了动态、全局和局部直方图增强，附带Matlab源码用于绘制图像直方图。其中动态直方图增强通过A dynamic histogram equalization for image contrast enhancement进行，仅考虑x=0的情况，并详细注释了图像的反滤波、去散焦和运动模糊处理。

这是一个实用的matlab程序，用于实现直方图规定化，希望能对你有所帮助！

这是一个简易的matlab实现，演示了如何在没有matlab函数的情况下进行直方图均衡。

这段代码利用Python的pandas和matplotlib库对Excel中的信誉评级数据进行可视化处理。首先，它从Excel文件中读取数据并进行清洗，然后绘制核密度曲线和直方图，展示了信誉评级的分布情况。适用于具备Python编程基础和数据分析需求的人群，尤其是对信誉评级数据分布感兴趣的用户。通过分析核密度曲线和直方图，可以直观地了解数据的集中程度、偏态以及可能的异常值，为后续数据分析和决策提供重要参考。