Question

我有两张尺寸为A的{{1}}和B图片。两个图像中的像素（单元格值）的值仅为1-20。 200x400是正确的图像，在每个像素中具有正确的值。我想要做的是检查图像A中具有每个值（1-20）的像素，并将其与图像A中的相应值进行比较。例如，我将检查图像B中具有值A的像素，然后检查图像1中的像素并检查这些像素具有的值（1-20）。然后对剩下的值做同样的事情（2-20）。之后，我想将结果的混淆矩阵保存在矩阵B中。

所以如果C是这样的话：

和2 3 4 5 6 7 8 4 1 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 1 6 6 1 1 1 1 1 4 6 1 1 1 1 1 2 2 3 4 5 6 7 8是这样的：

我想检查图片2 3 4 5 6 7 8 4 2 1 1 4 1 3 3 4 1 8 1 1 6 6 1 2 7 1 1 4 6 1 1 5 4 1 2 2 3 4 5 6 7 8中值1的像素，矩阵A中的像素相同。这意味着我要使用的像素是图像B中的1个方框和图像A中的相应像素。

C看起来像这样（只会填充B的行，因为这是我给出的简单示例）：

因此你可以在图片1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 20 1 12 2 0 3 1 0 1 1 0 ... 2 3 4 5 6 7 8 9 . . . 20中有20个像素的值A，但图片1中的相应像素有12个，2个，3个，1个，5个， 1七和八。

因此，这个矩阵B将逐行填充，每个列号的出现次数都在行号像素中。

所以，如果有人可以在Matlab中建议如何做到这一点，如果需要进一步澄清，请告诉我。

Answer 1

可以使用accumarray：

完成此操作

N = 20; %// possible pixel values are 1,2,...,N
result = accumarray(A(:), B(:), [N 1], ...
    @(x){reshape(histc(x, 1:N),[],1)}, {zeros(N,1)});
    %// each cell contains one row of the result matrix
    %// reshape needed because histc may output a row or a column vector
    %// (Note: fill value of accumarray can also be a cell)
result = [result{:}].'; %'// concatenate all cells into result matrix

或者更简单地使用sparse的累积功能：

result = full(sparse(A(:), B(:), 1, N, N));

如果像素的值可能为0，则只需将1添加到A，B和N：

result = accumarray(A(:)+1, B(:)+1, [N+1 1], ...
    @(x){reshape(histc(x, 1:N+1),[],1)}, {zeros(N+1,1)});
result = [result{:}].';

或者

result = full(sparse(A(:)+1, B(:)+1, 1, N+1, N+1));

两个图像之间的区别Matlab

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