Question

我有需要分成块的图像，然后计算每个块的直方图。我认为这样做的最好方法是使用blockproc（）函数计算每个块的直方图，但直方图是一个向量，我想将它存储在第三维中，以便进一步计算速度。

例如，我有1024 * 1024px图像，我分为64 * 64px块，并用hist（）计算histrogram。所以blockproc应该返回一个16 * 16的矩阵。但是假设hist（）返回一个我想要存储的向量，我想让blockproc（）返回一个16 * 16 * 256矩阵，第三个维度是我的直方图的256个值。

我目前的代码是：

function [ counts ] = getHist( block )
    [counts,]=hist(block.data, 0:255);
end

HistA = blockproc(lbpA, [64 64], @(block_struct) getHist(block_struct));

但它返回（16 * 256）1024矩阵。

我怎么能实现这个目标？

谢谢！

Answer 1

我这里没有Matlab，所以这都是未经测试的。

我已阅读blockproc文档。我认为你得到一个2D（16 * 256）乘（16）矩阵（反之亦然）。你想要一个16乘16乘256矩阵。

尝试使用shiftdim更改直方图的输出 - 您的直方图是一个大小为[1,256]的行向量。

output = shiftdim(output,-1)

这应该产生[1,1,256]向量。

我想你想要计算块中所有像素的数量，而不是逐列，这是你现在正在做的。我认为将64 * 64块矩阵重新整形为(:)的向量应该可以工作：

function counts = getHist(block)
    counts = hist(block.data(:), 0:255);
end

Matlab blockproc将矢量结果存储为第三维

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