多幅图像红色通道的均值和标准差答案

【问题标题】：Mean and standard deviation of red channel of multiple images多幅图像红色通道的均值和标准差
【发布时间】：2017-04-28 06:47:42
【问题描述】：

我想在matlab中计算多张图像红色通道的均值和标准差。

到目前为止，这是我的代码：

imagesPath = imageSet('path');

n = size(imagesPath.ImageLocation,2)

sum = zeros(512,512);

for i=1 : n

    I = imread(imagesPath.ImageLocation{i});
    I = imresize(I, [512 512]); 
    I = double(I);
    I = rgb2gray(I);
    sum = sum + I;
end

   m = sum. /n;

【问题讨论】：

没有问题。你的代码有什么问题？

标签： matlab image-processing

【解决方案1】：

见

https://mathworks.com/help/matlab/ref/imread.html

A = imread('ngc6543a.jpg');
//imread returns a 650-by-600-by-3 array, A.

图像是 RGB 格式，这意味着我们有 650 x 600 像素的红色，然后是绿色，最后是蓝色。要平均红色，只需这样做

mean_red_X = mean(A(:, :, 1), 1);

（为了说明正在发生的事情，我取了两次平均值，一次用于 x 维度，一次用于 y 维度）

要获得标准差，对 std 执行相同操作，但请注意，第二个参数不指定要采用标准差的维度（即不模拟均值）。如果你想在两个维度上取标准差，可以先线性化矩阵。

all_red_A = A(:, :, 1);
all_red_A = all_red_A(:);
std_red   = std(all_red_A);

【讨论】：

【解决方案2】：

@Dr.J 是对的，但我相信回复中有错字。应该是：

mean_red_X2 = mean(mean(A(:, :, 1),1),2);

这会计算 y 方向的平均值，然后是 x 方向。

不过，您也可以使用mean2，它计算传递的整个 n 维数组的平均值：

mean_red_X = mean2(A(:, :, 1));

【讨论】：