【危险品识别】基于matlab颜色直方图危险品识别【含Matlab源码 470期】

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一、简介

1 直方图
再讲颜色直方图之前，先简单介绍一下直方图。 直方图作为一种简单有效的基于统计特性的特征描述子，在计算机视觉领域广泛使用。它的优点主要体现在两个方面:一是对于任意一个图像区域，直方图特征的提取简单方便;其二，直方图表征图像区域的统计特性，可以有效表示多模态的特征分布，并且本身具备一定的旋转不变性。因此，在计算机视觉领域，基于不同底层特征的各种新颖直方图描述子层出不穷，包括亮度直方图，颜色直方图，HOG，局部二值模式直方图[等。其中颜色直方图是目标跟踪领域最为广泛使用的描述子，然而传统的颜色直方图对光照变化敏感，同时目标区域内像素位置分布被完全忽略。
2 颜色直方图
也就是说明某一像素值范围的像素点的个数，X轴为像素值，Y为个数。

3 彩色直方图
彩色图像有三个通道，我们可以把它的三个通道分别取出来进行绘制。则可以看每个通道上像素的分布，得到原图中哪种颜色比较多。

3 直方图均衡化
直方图均衡化的作用是图像增强。
有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。
第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不能明暗颠倒；②如果是八位图像，那么像素映射函数的值域应在0和255之间的，不能越界。综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（控制大小关系），并且值域是0到1（控制越界问题），所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数。
第二个问题。累积分布函数具有一些好的性质，那么如何运用累积分布函数使得直方图均衡化？比较概率分布函数和累积分布函数，前者的二维图像是参差不齐的，后者是单调递增的。直方图均衡化过程中，映射方法是

二、源代码

function varargout = main(varargin)
% MAIN MATLAB code for main.fig
%      MAIN, by itself, creates a new MAIN or raises the existing
%      singleton*.
%
%      H = MAIN returns the handle to a new MAIN or the handle to
%      the existing singleton*.
%
%      MAIN(‘CALLBACK‘,hObject,eventData,handles,...) calls the local
%      function named CALLBACK in MAIN.M with the given input arguments.
%
%      MAIN(‘Property‘,‘Value‘,...) creates a new MAIN or raises the
%      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are
%      applied to the GUI before main_OpeningFcn gets called.  An
%      unrecognized property name or invalid value makes property application
%      stop.  All inputs are passed to main_OpeningFcn via varargin.
%
%      *See GUI Options on GUIDE‘s Tools menu.  Choose "GUI allows only one
%      instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help main

% Last Modified by GUIDE v2.5 19-Apr-2016 17:05:45

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name‘,       mfilename, ...
                   ‘gui_Singleton‘,  gui_Singleton, ...
                   ‘gui_OpeningFcn‘, @gui_OpeningFcn, ...
                   ‘gui_OutputFcn‘,  @main_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


% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
% varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;
%%GUI界面初始化
function gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
axes( handles.axes1 )
imshow( ‘GUI问号.jpg‘ ) ;
axes( handles.axes2 )
imshow( ‘GUI问号.jpg‘ ) ;
axes( handles.axes3 )
imshow( ‘GUI问号.jpg‘ ) ;
axes( handles.axes4 )
imshow( ‘GUI问号.jpg‘ ) ;
handles.output = hObject;
set( handles.slider1 , ‘Value‘ , 0.8 );
set( handles.edit1 , ‘String‘ ,0.8 ) ;
guidata(hObject, handles);

%%打开测试图像
% --- Executes on button press in open_test_img.
function open_test_img_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to open_test_img (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
global file %定义全局变量
[filename,pathname]=uigetfile({‘*.jpg‘;‘*.bmp‘;‘*.gif‘;‘*.png‘;‘*.tif‘;‘*.tga‘},‘选择测试图像‘);%跳出对话框
file=strcat(pathname,filename);%生成完成的图像路径和图像名
I=imread(file);%读取图像
axes(handles.axes1);%在第一个坐标系中显示打开的图片
imshow(I);


%%进行训练
% --- Executes on button press in start_test.
function start_test_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to start_test (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
global  filename  wav_num mydir wav_path_list %全局变量
h = waitbar(0,‘正在训练，请稍等...‘);
for j=1:wav_num
    str= strcat(fullfile(mydir, wav_path_list(j).name));
    I=imread(str);
    [count1,I] = GetRgbHist(str);
    Count{j}=count1;
    II{j}=I;
    waitbar( j/wav_num ) ;
end
save(‘Parametre.mat‘,‘Count‘,‘II‘);
close(h);

%%退出按钮
% --- Executes on button press in close.
function close_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to close (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
close;


% --- Executes on button press in open_xunlian.
function open_xunlian_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to open_xunlian (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
global  filename  wav_num mydir wav_path_list %全局变量
mydir=uigetdir(‘c:‘,‘请选择训练样本所在的目录‘);%跳出对话框
wav_path_list = dir(fullfile(mydir,‘*.jpg‘));
wav_num=length(wav_path_list);
filename={wav_path_list.name};
str = sprintf(‘该目录包含%d个图像文件‘,wav_num);
msgbox(str);

%%开始检测
% --- Executes on button press in start_jiance.
function start_jiance_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to start_jiance (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
load ‘Parametre.mat‘;
[a,b]=size(II);
global file  
[count2,I2] = GetRgbHist(file);
%bbbbb=count2
for i=1:b
value(i) = imsimilar(Count{i},count2,2);
end

三、运行结果

四、备注

版本：2014a

完整代码或代写加1564658423

【危险品识别】基于matlab颜色直方图危险品识别【含Matlab源码 470期】

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原文地址：https://www.cnblogs.com/homeofmatlab/p/14944145.html