我有一个作业，我必须将一些图像转换为灰度并使用霍夫曼编码对其进行压缩。我将它们转换为灰度，然后尝试压缩它们，但出现错误。我使用了我找到的代码here。
这是我正在使用的代码：
A=imread('Gray\36.png');
[symbols,p]=hist(A,unique(A))
p=p/sum(p)
[dict,avglen]=huffmandict(symbols,p)
comp=huffmanenco(A,dict)
这是我得到的错误。它出现在第二行。
Error using eps
Class must be 'single' or 'double'.
Error in hist (line 90)
bins = xx + eps(xx);
我做错了什么？
谢谢。
附：如何找到每张图片的压缩比？
【问题讨论】：
标签： image matlab huffman-code
问题在于，当您指定 bin 位置（'hist' 的第二个输入参数）时，它们需要是单数或双数。但是，向量 A 本身没有。这很好，因为有时您不想将整个数据集从整数类型转换为浮点精度。这将修复您的代码：
[symbols,p]=hist(A,double(unique(A)))
Click here看这个问题有更详细的讨论。
【讨论】：
首先，尝试：
whos A
似乎它的类型必须是单或双。如果没有，只需在 imread 行之后执行 A = double(A) 即可。应该这样工作，但我很惊讶 hist 没有进行转换......
[编辑] 我刚刚测试过，我是对的，hist 在 uint8 中不起作用，但是只要我将图像转换为 double 就可以了。
【讨论】：
A=imread('Gray\36.png'); A = double(A); [symbols,p]=hist(A,unique(A)) p=p/sum(p) [dict,avglen]=huffmandict(symbols,p) comp=huffmanenco(A,dict)，现在我得到了错误，Error using huffmandict (line 71) The symbol input must be a vector
I=imread('Gray\36.png'); [m,n]=size(I); Totalcount=m*n; cnt=1; sigma=0; %computing the cumulative probability. for i=0:255 k=I==i; count(cnt)=sum(k(:)); %pro array is having the probabilities pro(cnt)=count(cnt)/Totalcount; sigma=sigma+pro(cnt); cumpro(cnt)=sigma; cnt=cnt+1; end; symbols = [0:255]; %Huffman code Dictionary dict = huffmandict(symbols,pro); %function which converts array to vector vec_size = 1; for p = 1:m for q = 1:n newvec(vec_size) = I(p,q); vec_size = vec_size+1; end end %Huffman Encodig hcode = huffmanenco(newvec,dict);