Matlab 根据灰度图像中对象的强度级别绘制灰度对象的区域

基本上，我试图产生的是不同灰度强度下的图像直方图，显示图像中连接组件的区域

让我进一步解释一下，我计划在不同的阈值水平下查找图像所有连接组件的区域。然后以图形方式将它们组合在一起，并显示它们与灰度图像的强度级别（即

0-255

）的对应关系

我希望我的代码能解释我想做什么

img = rgb2gray(imread('W1\Writer1_01_02.jpg'));

for k = 1:-0.01:0.1
     bw_normal = im2bw(img, k);
     bw = imcomplement(bw_normal);
     [label,n] = bwlabel(bw);
     stats = regionprops(label,img, {'Area', 'Centroid'});
      plot([stats.Area],k,'o');
      axis([0 1000 0.1 1])

     hold on;
     
 end

正如您所知，我使用for循环生成了一个变化的阈值级别，计算CC的面积，并根据选定的阈值级别绘制它们。这就是它产生的结果：

这不是我想要的。我试图复制这个结果。它不必看起来像这样精确，但任何类似的东西都可以

然后我发现我可以直接使用

STATS=regionprops（…，I，properties）

所以我写了这个：

img = rgb2gray(imread('W1\Writer1_01_02.jpg'));

for k = 1:-0.01:0.1
     bw_normal = im2bw(img, k);
     bw = imcomplement(bw_normal);
     [label,n] = bwlabel(bw);
     stats = regionprops(label,img, {'Area', 'Centroid'});
%       plot([stats.Area],k,'o');
%       axis([0 1000 0.1 1])
      imshow(img);
     hold on;
     for j = 1:numel(stats)
         text(stats(j).Centroid(1),stats(j).Centroid(2), ...
        sprintf('%2.1f', stats(j).Area), ...
        'EdgeColor','b','Color','r');
     end
     
 end

这产生了以下结果：

现在我已经找到了灰度图中连接组件的区域。如何绘制它们以显示为所需的输出（上面显示的蓝色输出）

---

感谢您根据现有代码阅读

：

img = rgb2gray(imread('W1\Writer1_01_02.jpg'));
k = 1:-0.01:0.1;
bins = 1:100 % change depending on your image

% preallocate output - this will be filled with histograms
histout = zeros(length(k),length(bins); 

for m = 1:length(k); 
     bw_normal = im2bw(img, k(m));
     bw = imcomplement(bw_normal);
     [label,n] = bwlabel(bw);
     stats = regionprops(label,img, {'Area'});
     A = cell2mat(struct2cell(stats));
     histout(m,:) = hist(A,bins);
end

我将

regionprops

的输出更改为

Area

，因为它简化了将输出结构转换为可以被

hist

读取的内容的过程。从循环

k

更改为预定义向量

k

，并在循环中使用

k（m）

，只会使对

historut

的索引更直接一些

您可以使用

imagesc

显示，然后更正勾号标签：

imagesc(histout)
colormap('jet')
set(gca,'XTickLabel',bins(get(gca,'XTick')));
set(gca,'YTickLabel',k(get(gca,'YTick')));
xlabel('Area')
ylabel('Threshold')

---

你能提供你的原始数据吗。如果我要看代码来完成一些事情，使用实际的输入可以确保更高质量的输出。谢谢。不需要具体数据。任何文本图像都可以。就像我在最后展示的图像一样。我认为对于每个灰度级别，您需要提取所有

区域
值的列表，并从中构建直方图（使用一致的bin值）。“宽度图”中的每一行都是单个阈值级别的直方图。@nkjt您能否添加一个答案，其中包含如何实现这一点的代码。你所说的似乎产生了我想要的结果，但我不知道如何按照你解释的方式绘制直方图。非常感谢。