在我的直方图图高斯和标准偏差
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大家好！
我有这个代码和绘制直方图和现在想要高斯和标准偏差。
谁能帮我个忙吗?
图(
“名字”
,
“A3 {1} .BMd_Img_o_part1”
)
边缘= linspace(0255年,21);
直方图(image1
“BinEdges”
边,
“归一化”
,
“pdf”
)
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接受的答案
明星黾
2020年9月8日
14日的评论
今天Shomal德
2020年9月8日
非常感谢你的explanatin。
我的image1数据是368年的x315x3 uint8。
我不懂这条线
image1 = 42 * randn (1000) + 42 * 3。
你能帮我怎么考虑我的数据吗?
明星黾
2020年9月8日
像往常一样,这是我的荣幸!
”
我的image1数据是368年的x315x3 uint8。
”
我没有你的数据,或者您用来创建的代码
“image1”
。
”
我不懂这行image1 = 42 * randn (1000) + 42 * 3”。
我创建的数据用于测试代码。我总是这样做如果不提供实际数据(如他们不是这里提供)。
注意,完整的线路是:
image1 = 42 * randn (1000) + 42 * 3;%创建数据
。
今天Shomal德
2020年9月8日
这个数据提取超声波机和我提到过
368年x315x3 uint8数组。
希望这些信息可以帮助你和我将gratfeul如何绘制高斯在这种情况下。
我的代码列出如下;
imshow (Data_SWS_BMd_A3 {1} .BMd_Img_o)
impixelinfo
xmin = 5;
xmax = 314;
ymin = 136;
ymax = 238;
imshow (Data_SWS_BMd_A3 {1} .BMd_Img_o (ymin: ymax xmin: xmax));
impixelinfo
形象= Data_SWS_BMd_A3 {1} .BMd_Img_o (ymin: ymax xmin: xmax)
[n m] =大小(图片)
id =修复(米/ 3)
image1 =图像(:,1:id);
image2 =图像(:,身份证+ 1:2 * id);
image3 =图像(:2 * id + 1: m);
图
imshow (image1)
impixelinfo
图
imshow (image2)
impixelinfo
图
imshow (image3)
impixelinfo
图(“名字”、“A3 {1} .BMd_Img_o_part1”)
边缘= linspace(0255年,21);
直方图(image1 BinEdges,边缘,“正常化”,“pdf”)
非常感谢
明星黾
2020年9月9日
它可能是有趣的
“image1”
向量在这里指的是:
直方图(image1“BinEdges”边,“归一化”,“pdf”)
尽管havng它不会改变任何东西我已经写了,所以我怀疑提供它将是值得努力的把它。
今天Shomal德
2020年9月9日
不幸的是,image1不是矢量,它是一个数组。当我将它转换为矢量如下列出它显示这个数字(我这里有附加),不是我要找的图
= im2double (image1 (:));
边缘= linspace(0255年,21);
[muHat, sgHat] = normfit(一个);
pdfplot = normpdf(边缘,muHat, sgHat);
图(
“名字”
,
“A3 {1} .BMd_Img_o_part1”
)
直方图(image1
“BinEdges”
边,
“归一化”
,
“pdf”
)
持有
在
情节(边缘,pdfplot,
“- r”
,
“线宽”
,2)
持有
从
今天Shomal德
2020年9月9日
对不起,也许我不够清楚的解释我的问题。
让我解释从一开始。我勾勒出这个柱状图(请见附件),现在想要一个高斯情节overlab的直方图。
数据已经在灰度。
imshow (Data_SWS_BMd_A3 {1} .BMd_Img_o)
impixelinfo
xmin = 5;
xmax = 314;
ymin = 136;
ymax = 238;
imshow (Data_SWS_BMd_A3 {1} .BMd_Img_o (ymin: ymax xmin: xmax));
impixelinfo
形象= Data_SWS_BMd_A3 {1} .BMd_Img_o (ymin: ymax xmin: xmax)
[n m] =大小(图片)
id =修复(米/ 3)
image1 =图像(:,1:id);
image2 =图像(:,身份证+ 1:2 * id);
image3 =图像(:2 * id + 1: m);
图
imshow (image1)
impixelinfo
图
imshow (image2)
impixelinfo
图
imshow (image3)
impixelinfo
边缘= linspace(0255年,21);
[muHat, sigmaHat] = normfit (image1);
pdfplot = normpdf(边缘,muHat, sigmaHat);
图(
“名字”
,
“A3 {1} .BMd_Img_o_part1”
)
直方图(image1
“BinEdges”
边,
“归一化”
,
“pdf”
)
持有
在
情节(边缘,pdfplot,
“- r”
,
“线宽”
,2)
持有
从
我收到这样的错误,我不知道它是什么;
normfit误差
xc = x - repmat (muhat [n 1]);
如果我将image1转换为矢量双它展示图,是不对的。
我知道这是变得复杂和非常感谢你的耐心。如果还是不清楚,我也很抱歉。
亲切的问候
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