matlab 如何计算一幅图像中某一灰度值的像素个数

方法和详细的操作步骤如下：

1、第一步，打开需要处理的图像，然后编写以下代码，见下图红框标注处，转到下面的步骤。

2、第二步，执行完上面的操作之后，可以看到图像均衡的图片，见下图，转到下面的步骤。

3、第三步，执行完上面的操作之后，画出平衡图片的直方图，在平衡前后对图片进行比较，见下图。这样，就解决了这个问题了。

可以配合使用函数find和函数length或者函数find和函数length求得。

1、函数find和函数length配合使用获得像素为value的像素个数

% 读入数据112.bmp是要读入的图像
I = imread('112.bmp');
% 如果为彩色图像需转为灰度图像，否则不需要
I = rgb2gray(I);
% value为要计算的像素值
[r,c]=find(I==value);
% 获得个数
num=length(r);

2、函数find和函数sum配合使用获得像素为value的像素个数

% 读入数据112.bmp是要读入的图像
I = imread('112.bmp');
% 如果为彩色图像需转为灰度图像，否则不需要
I = rgb2gray(I);
% 获得像素值为value的素值个数
num=sum(sum(I==value));

function
greyvalue
=
calcrowgrey(pic)
%备注：输入值为读取文件后的图像数据，可以是m行
n列
或者是[m*n*3]
(彩色图片)
%
直接计算灰度值，如果是黑白图像，计算结束
greyvalue
=
sum(greyvalue
,2);
%判断如果是彩色图像
if
length(size(greyvalue
)>2
greyvalue
=
sum(greyvalue
,3);
end

假设A是图像所代表的矩阵，value为某一灰度值，num为图像A中该灰度值的像素个数，则有：
[r,c]=find(A==value);
num=length(r);

或者
num=sum(sum(A==value));

很容易。
首先用imread函数把图像读进矩阵中，
然后用一个循环语句，比较像素值，如果值相同，计数器（例如使用变量num）增加1.灰度是三个色素：红绿蓝三个分量的平均值 。