rapide 2dimensional histograming dans matlab

J'ai écrit un histogramme 2D algorithme pour 2 matlab vecteurs. Malheureusement, je ne peux pas comprendre comment vectoriser, et il est d'environ un ordre de grandeur trop lent pour mes besoins. Voici ce que j'ai:

    function [ result ] = Hist2D( vec0, vec1 )
%Hist2D takes two vectors, and computes the two dimensional histogram
% of those images.  It assumes vectors are non-negative, and bins
% are the integers.
%
%  OUTPUTS
%      result - 
%         size(result) = 1 + [max(vec0) max(vec1)]
%         result(i,j)  = number of pixels that have value 
%                             i-1 in vec0 and value j-1 in vec1.

    result = zeros(max(vec0)+1, max(vec1)+1);

    fvec0 = floor(vec1)+1;
    fvec1 = floor(vec0)+1;

    % UGH, This is gross, there has to be a better way...
    for i = 1 : size(fvec0);
        result(fvec0(i), fvec1(i)) = 1 + result(fvec0(i), fvec1(i));
    end
end

Pensées?

Merci!!
Jean

Qu'est-ce que fimg0?
Faute de frappe. J'ai Fixé.

InformationsquelleAutor John | 2011-07-21

2d histogram matlab

19

Voici ma version pour un histogramme 2D:
```
%# some random data
X = randn(2500,1);
Y = randn(2500,1)*2;

%# bin centers (integers)
xbins = floor(min(X)):1:ceil(max(X));
ybins = floor(min(Y)):1:ceil(max(Y));
xNumBins = numel(xbins); yNumBins = numel(ybins);

%# map X/Y values to bin indices
Xi = round( interp1(xbins, 1:xNumBins, X, 'linear', 'extrap') );
Yi = round( interp1(ybins, 1:yNumBins, Y, 'linear', 'extrap') );

%# limit indices to the range [1,numBins]
Xi = max( min(Xi,xNumBins), 1);
Yi = max( min(Yi,yNumBins), 1);

%# count number of elements in each bin
H = accumarray([Yi(:) Xi(:)], 1, [yNumBins xNumBins]);

%# plot 2D histogram
imagesc(xbins, ybins, H), axis on %# axis image
colormap hot; colorbar
hold on, plot(X, Y, 'b.', 'MarkerSize',1), hold off
```
Remarque que j'ai enlevé le "non négatif" de restriction, mais a gardé entier bin centres (ce qui peut être facilement changé en divisant gamme de taille tout aussi nombre spécifié de cycles au lieu des "fractions").

Cela a été principalement inspiré par @SteveEddins post de blog.
- accumarray, pourquoi n'ai-je pas sais à propos de cette fonction? Génial! Merci!
- accumarray est d'environ 30x plus rapide que mon approche lorsqu'il est exécuté sur ma machine.
- vous pouvez en lire plus à propos de la sous-apprécié ACCUMARRAY ici: blogs.mathworks.com/loren/2008/02/20/...
- Assez sympa, mais pourquoi utiliser une interpolation linéaire? Vous pouvez utiliser la "plus proche" d'interpolation et d'ignorer cet arrondissement, et de limiter les étapes.
- Je pense que vous avez raison Xi = interp1(xbins, 1:xNumBins, X, 'nearest', 'extrap'); est plus simple (similaire pour Y). Depuis, c'était il y a quelques temps, je ne peux pas garantir il n'y a aucun cas de coin bien 🙂
- L'histogramme ci-dessus est exprimé en termes de bin centres d'. Si nous avions formulé le binning en termes de bin bords au lieu de cela, nous pourrions utiliser HISTC fonction (dans ce cas, les plages n'ont même pas à être de taille égale)..
- AMro - mais comment nourrir les gammes de tailles différentes à accumarray ? Ont à zéro de la tablette la plus courte des deux gammes, ou quelque chose, puisque le premier argument de accumarray a avoir des colonnes de longueur égale, à droite?
- Jamais l'esprit, je ne faisais pas attention. [xct,xedge,xbin]=histcounts(x) , puis accumarray([xbin',ybin'],1,[numel(xedge),numel(yedge)]) fonctionne en gros, à part la mise à l'échelle des valeurs dans la corbeille de comte.
- droit, histcounts est le substitut moderne de histc je l'ai mentionné ci-dessus.
InformationsquelleAutor Amro

Vous pourriez faire quelque chose comme:

max0 = max(fvec0) + 1;
max1 = max(fvec1) + 1;

% Combine the vectors
combined = fvec0 + fvec1 * max0;

% Generate a 1D histogram
hist_1d = hist(combined, max0*max1);

% Convert back to a 2D histogram
hist_2d = reshape(hist, [max0 max1]);

(Note: pas testé)

InformationsquelleAutor Oliver Charlesworth

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