二元直方图的颜色分析
这个例子展示了如何调整双变量直方图的颜色比例，以显示有关箱子的其他细节。
加载图像peppers.png这是一张几种辣椒和其他蔬菜的彩色照片。无符号8位整数数组rgb包含图像数据。
RGB = imread(“peppers.png”）;imshow (rgb)
绘制每个像素的红色和绿色RGB值的双变量直方图，以可视化颜色分布。
R = rgb(:，:，1);G = rgb(:，:，2);B = rgb(:，:，3);histogram2 (r, g,“DisplayStyle”，“瓦”，“ShowEmptyBins”，“上”，.．.“XBinLimits”255年[0],“YBinLimits”255年[0]);轴平等的colorbar包含(“红色值”) ylabel (“绿色价值观”)标题(“绿色与红色像素组件”）
直方图的权重很大，倾向于色阶的底部，因为有几个箱子的计数非常大。这导致大多数箱子显示为颜色图中的第一种颜色，蓝色。如果没有额外的细节，就很难得出哪种颜色更占优势的结论。
若要查看更多详细信息，请通过设置这一轴的取值范围在0到500之间。结果是，直方图中计数为500或更大的箱子显示为颜色图中的最后一种颜色，黄色。由于大多数箱数都在这个较小的范围内，因此显示的箱的颜色变化较大。
Ax = gca;斧子。CLim = [0 500];
使用类似的方法来比较红色与蓝色、绿色与蓝色的优势。
histogram2 (r、b“DisplayStyle”，“瓦”，“ShowEmptyBins”，“上”，.．.“XBinLimits”255年[0],“YBinLimits”255年[0]);轴平等的colorbar包含(“红色值”) ylabel (“蓝”)标题(“蓝色与红色像素组件”) ax = gca;斧子。CLim = [0 500];
histogram2 (g b“DisplayStyle”，“瓦”，“ShowEmptyBins”，“上”，.．.“XBinLimits”255年[0],“YBinLimits”255年[0]);轴平等的colorbar包含(“绿色价值观”) ylabel (“蓝”)标题(“绿色与蓝色像素组件”) ax = gca;斧子。CLim = [0 500];
在每种情况下，蓝色都是最不占优势的颜色信号。从这三个直方图来看，红色似乎是主要颜色。
通过在RGB色彩空间中创建颜色直方图来确认结果。所有三种颜色组件都具有较小RGB值的峰值。但是，高于100的值在红色组件中出现的频率高于其他组件。
直方图(r,“BinMethod”，“整数”，“FaceColor”，“r”，“EdgeAlpha”0,“FaceAlpha”, 1)在直方图(g,“BinMethod”，“整数”，“FaceColor”，‘g’，“EdgeAlpha”0,“FaceAlpha”, 0.7)直方图(b,“BinMethod”，“整数”，“FaceColor”，“b”，“EdgeAlpha”0,“FaceAlpha”(0.7)包含“RGB值”) ylabel (“频率”)标题(RGB色彩空间中的颜色直方图) xlim([0257])
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