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【图像识别】基于直方图实现人脸识别matlab源码

一、直方图

首先看一个例子:

 

上面是原始图像,下面是图像的直方图。

 

什么意思呢?

 

 

举例:

 

 

最后绘制的直方图如下:

                    

 

不过,大家一般看到的是这种:

                    

 

 

再比如,左边这三张图,得到的对应的直方图如右所示:

 

 

 

 

 

二、归一化直方图

 

 

 

举例:

 

 

三、绘制直方图的参数

 

3.1 dims

dims表示使用参数的数量。dims = 1表示绘制直方图的时候,只考虑灰度级的情况。dims一般就等于1。

 

 

 

3.2 bins

参数子集的数目

有时候需要把邻近的像素值合并一下。比如下面的图,应该有5个像素值。但是想合并成3个,那就bins = 3。

 

 

 

再比如,lena图像想分成16个组

 

最后得到的灰度直方图如下:

 

 

 

3.3 Range

统计直方图的范围。

 

 
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function varargout = FR_Processed_histogram(varargin)
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
    'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
    'gui_OpeningFcn', @FR_Processed_histogram_OpeningFcn, ...
    'gui_OutputFcn',  @FR_Processed_histogram_OutputFcn, ...
    'gui_LayoutFcn',  [] , ...
    'gui_Callback',   []);
if nargin && ischar(varargin{1})
    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
 
if nargout
    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
 
function FR_Processed_histogram_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
handles.output = hObject;
guidata(hObject, handles);
global total_sub train_img sub_img max_hist_level bin_num form_bin_num;
total_sub = 40;
train_img = 200;
sub_img = 10;
max_hist_level = 256;
bin_num = 9;
form_bin_num = 29;
 
function varargout = FR_Processed_histogram_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
varargout{1} = handles.output;
 
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