用C++分析RGB、YUV格式圖檔并計算RGB、YUV各分量的熵

• 前言
• 一、學習任務
• 二、RGB檔案
• • 1、任務思路
  • 2、代碼實作
  • 3、問題記錄
  • 4、三通道機率分布
  • • step1
    • step2
• 三、YUV檔案
• • 1、任務思路
  • 2、代碼實作
  • 3、問題記錄
  • 4、三通道機率分布
• 四、總結

前言

上一學期使用C/C++ 學習了一些對YUV檔案的分析方法，本次任務在複習了上學期代碼的基礎上開展。

一、學習任務

對發的down.rgb和down.yuv分析三個通道的機率分布，并計算各自的熵（程式設計實作）。兩個檔案的分辨率均為256*256，yuv為4:2:0采樣空間，存儲格式為：RGB檔案按每個像素BGR分量依次存放；YUV格式按照全部像素的Y資料塊、U資料塊和V資料塊依次存放。

二、RGB檔案

1、任務思路

• 打開檔案，寫入資料。
• 根據BGR次序将三通道資料進行分離。
• 統計各通道不同灰階級出現的頻數。
• 由得到的頻數計算機率。
• 由得到的機率計算熵值。

2、代碼實作

#define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;

#define SIZE 256 * 256    //分辨率

int main()
{
	//變量定義
	unsigned char data[SIZE * 3];  //rgb檔案資料
	unsigned char data_R[SIZE], data_G[SIZE], data_B[SIZE];    //分離RGB資料
	double pro_R[256] = { 0 }, pro_G[256] = { 0 }, pro_B[256] = { 0 };   //RGB機率分量
	double ent_R = 0, ent_G = 0, ent_B = 0;    //RGB的熵

	//打開檔案，寫入資料。
	FILE* file = fopen("down.rgb", "rb");
	fread(data, 1, SIZE * 3, file);

	//根據BGR次序将三通道資料進行分離。
	for (int i = 0, j = 0; i < SIZE * 3; i = i + 3, j++)
	{
		data_B[j] = *(data + i);
		data_G[j] = *(data + i + 1);
		data_R[j] = *(data + i + 2);
	}

	//統計各通道不同灰階級出現的頻數。
	for (int i = 0; i < SIZE; i++)
	{
		pro_R[data_R[i]]++;
		pro_G[data_G[i]]++;
		pro_B[data_B[i]]++;
	}

	//由得到的頻數計算機率。
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		pro_R[i] = pro_R[i] / (SIZE);
		pro_B[i] = pro_B[i] / (SIZE);
		pro_G[i] = pro_G[i] / (SIZE);
	}

	//由得到的機率計算熵值。
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		if (pro_R[i] != 0)
		{
			ent_R = ent_R - pro_R[i] * log(pro_R[i]) / log(2);
		}
		if (pro_G[i] != 0)
		{
			ent_G = ent_G - pro_G[i] * log(pro_G[i]) / log(2);
		}
		if (pro_B[i] != 0)
		{
			ent_B = ent_B - pro_B[i] * log(pro_B[i]) / log(2);
		}
	}
	cout << "R的熵為: " << ent_R << endl;
	cout << "G的熵為: " << ent_G << endl;
	cout << "B的熵為: " << ent_B << endl;

	return 0;
}
           

運作結果如下。

3、問題記錄

• 用

  fopen

  函數會報錯，上網查了一下得到的解決方法是在代碼段最前端加入一句話

  #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE

  ，這樣程式就正常運作了。
• 起初程式正常運作但是熵值輸出出現以下錯誤：

  

  百度查了下說是出現了無效數字，但是還是不知道怎麼改，問了問同學之後把變量定義部分的

  double pro_R[256] = { 0 }, pro_G[256] = { 0 }, pro_B[256] = { 0 };

  這三個變量進行了初始化就好了，沒想明白是為什麼，不過未來定義變量時盡量進行初始化應該會好些。

4、三通道機率分布

step1

資料作圖我選擇了用matlab來作，方法比較簡單粗暴，在代碼計算機率的後面加上一段代碼對三個通道各個灰階出現的頻次進行

cout

輸出即：

for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		//cout << pro_R[i] << " ";
		//cout << pro_B[i] << " ";
		cout << pro_G[i] << " ";
	}
           

輸出一個通道時把另外兩個注釋掉，這樣分别得出了三個通道各個灰階出現的頻次。（下圖為G通道頻次）

真的好簡單粗暴。。

step2

直接将得到的結果複制粘貼到matlab的變量中，進行繪圖。

matlab代碼如下。

r = [0.0059967 0.0158539 0.011734 0.0116425 0.0127411 0.0158234 0.0169067 0.0184784 0.0204315 0.0258331 0.0282898 0.0540924 0.0123138 0.00872803 0.00831604 0.00767517 0.0072937 0.00733948 0.00674438 0.00704956 0.00679016 0.00688171 0.00764465 0.00733948 0.00688171 0.00753784 0.00724792 0.00679016 0.00741577 0.00717163 0.00653076 0.00726318 0.00735474 0.00718689 0.00660706 0.00672913 0.00747681 0.00735474 0.00816345 0.00738525 0.00775146 0.00802612 0.00787354 0.00759888 0.00761414 0.00695801 0.00642395 0.00636292 0.00646973 0.00646973 0.00645447 0.00631714 0.0062561 0.00579834 0.00546265 0.00605774 0.00631714 0.00582886 0.00617981 0.00657654 0.00737 0.00717163 0.00640869 0.00643921 0.00746155 0.00743103 0.00561523 0.00527954 0.00559998 0.00521851 0.00575256 0.00454712 0.00427246 0.00396729 0.00349426 0.00274658 0.00309753 0.00314331 0.00280762 0.00285339 0.00247192 0.00245667 0.00204468 0.00234985 0.00204468 0.00234985 0.00187683 0.00212097 0.00196838 0.00184631 0.00196838 0.0020752 0.00170898 0.0017395 0.00167847 0.00201416 0.00137329 0.00192261 0.00184631 0.00160217 0.00163269 0.00163269 0.0017395 0.00125122 0.00167847 0.00132751 0.00108337 0.00151062 0.00149536 0.00144958 0.00123596 0.00144958 0.0014801 0.00160217 0.00140381 0.00140381 0.0014801 0.00128174 0.001297 0.00138855 0.00151062 0.00152588 0.00177002 0.00186157 0.00233459 0.00256348 0.00289917 0.00282288 0.00312805 0.00299072 0.00370789 0.00360107 0.00386047 0.00424194 0.00476074 0.00520325 0.00570679 0.00552368 0.00592041 0.00662231 0.00691223 0.00706482 0.00682068 0.00575256 0.00502014 0.00430298 0.00344849 0.0032196 0.00331116 0.00393677 0.00343323 0.00346375 0.00341797 0.00328064 0.0027771 0.00289917 0.00300598 0.00306702 0.00309753 0.0032196 0.0030365 0.00294495 0.00276184 0.00259399 0.00234985 0.00234985 0.00209045 0.00221252 0.0020752 0.00213623 0.00201416 0.0020752 0.00190735 0.00195313 0.00202942 0.0019989 0.00172424 0.00177002 0.00183105 0.00167847 0.00163269 0.0017395 0.00158691 0.00190735 0.00183105 0.0018158 0.00180054 0.00160217 0.00144958 0.00125122 0.00123596 0.00111389 0.00125122 0.00120544 0.00112915 0.00108337 0.00088501 0.00119019 0.00105286 0.00108337 0.00106812 0.00158691 0.00140381 0.00146484 0.00131226 0.00158691 0.00137329 0.00166321 0.00195313 0.00186157 0.00158691 0.00158691 0.00167847 0.00141907 0.00106812 0.000747681 0.000701904 0.000366211 0.000366211 0.000213623 0.00038147 0.000213623 0.000137329 4.57764e-05 0 0 0 3.05176e-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
g = [0 0 0 0 0 0 0 4.57764e-05 1.52588e-05 7.62939e-05 0.000167847 0.000305176 0.000534058 0.000991821 0.00338745 0.0183105 0.0359955 0.0447845 0.0832977 0.0355988 0.0234833 0.0212708 0.0193024 0.0177155 0.0168152 0.0151978 0.0147247 0.0127716 0.0129547 0.0122375 0.0117188 0.0110626 0.0111847 0.0106659 0.00927734 0.00860596 0.00836182 0.00753784 0.00683594 0.00617981 0.00559998 0.00511169 0.00483704 0.00462341 0.00421143 0.00398254 0.00428772 0.0040741 0.00361633 0.00387573 0.00379944 0.00338745 0.00384521 0.00367737 0.003479 0.00338745 0.0030365 0.00334167 0.00315857 0.00338745 0.00323486 0.00300598 0.00360107 0.00328064 0.00367737 0.00326538 0.00328064 0.003479 0.00340271 0.00312805 0.00259399 0.00299072 0.00299072 0.00270081 0.00280762 0.00257874 0.00247192 0.00244141 0.00248718 0.00230408 0.00228882 0.00231934 0.00234985 0.00218201 0.00213623 0.00192261 0.00210571 0.00190735 0.00195313 0.00183105 0.00183105 0.00158691 0.00172424 0.00175476 0.00164795 0.00180054 0.0017395 0.001297 0.00152588 0.00143433 0.0015564 0.00138855 0.00169373 0.00158691 0.0014801 0.00175476 0.00164795 0.00218201 0.00332642 0.00289917 0.00268555 0.00346375 0.00294495 0.00202942 0.00186157 0.00204468 0.00250244 0.00262451 0.00260925 0.00244141 0.00309753 0.00263977 0.0027771 0.00204468 0.00222778 0.00196838 0.00157166 0.00187683 0.00230408 0.00213623 0.0019989 0.00144958 0.00161743 0.00131226 0.00132751 0.00141907 0.00120544 0.00128174 0.00137329 0.00108337 0.000869751 0.000991821 0.000915527 0.00106812 0.000854492 0.000930786 0.0010376 0.00119019 0.00109863 0.000717163 0.000900269 0.000915527 0.000671387 0.000762939 0.000640869 0.000595093 0.000717163 0.000854492 0.00088501 0.000732422 0.000534058 0.000717163 0.000869751 0.00062561 0.000854492 0.000686646 0.000778198 0.000732422 0.000823975 0.00102234 0.000793457 0.00126648 0.00137329 0.00140381 0.00177002 0.00152588 0.00149536 0.00163269 0.00161743 0.00195313 0.00164795 0.00219727 0.00236511 0.00265503 0.00335693 0.00376892 0.00396729 0.00354004 0.00357056 0.00358582 0.00418091 0.00396729 0.00410461 0.00482178 0.00553894 0.00675964 0.00686646 0.00924683 0.0106659 0.0119019 0.0100555 0.00852966 0.0112 0.0138397 0.00993347 0.00900269 0.00595093 0.00434875 0.00309753 0.00286865 0.00302124 0.00212097 0.00195313 0.00195313 0.0018158 0.00169373 0.00158691 0.00138855 0.0014801 0.0015564 0.00198364 0.0020752 0.0020752 0.00202942 0.00158691 0.00169373 0.00204468 0.00198364 0.00180054 0.00196838 0.00180054 0.00135803 0.000946045 0.000518799 0.000442505 0.000213623 0.000274658 0.000305176 0.000213623 9.15527e-05 0 1.52588e-05 1.52588e-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
b = [0 0 0 0 0 0 0 3.05176e-05 0 6.10352e-05 0.000152588 0.000595093 0.0012207 0.00256348 0.00956726 0.0549164 0.0200195 0.0157776 0.0147552 0.0126953 0.0108795 0.0109863 0.00997925 0.00924683 0.00985718 0.00965881 0.00900269 0.00927734 0.00967407 0.00949097 0.00964355 0.0100708 0.0102692 0.0105896 0.0115814 0.011795 0.0118103 0.0118866 0.0119781 0.0119019 0.0113373 0.0107269 0.0104218 0.0101624 0.00993347 0.0101318 0.00917053 0.0098114 0.00915527 0.00924683 0.00961304 0.00942993 0.00968933 0.00935364 0.00830078 0.00967407 0.00798035 0.00805664 0.00822449 0.00752258 0.00802612 0.00717163 0.00692749 0.0071106 0.00656128 0.00636292 0.00634766 0.00572205 0.00518799 0.00479126 0.00523376 0.00483704 0.00396729 0.00462341 0.00549316 0.00592041 0.00631714 0.00595093 0.00509644 0.00465393 0.00468445 0.00482178 0.0045166 0.00430298 0.00444031 0.00469971 0.00387573 0.00376892 0.00344849 0.00312805 0.00312805 0.00367737 0.00349426 0.00279236 0.00247192 0.00238037 0.00204468 0.00198364 0.00189209 0.00192261 0.00154114 0.00163269 0.00198364 0.00175476 0.00172424 0.0015564 0.00166321 0.001297 0.00138855 0.00135803 0.0015564 0.00109863 0.0014801 0.00123596 0.00108337 0.00115967 0.00106812 0.000976563 0.00108337 0.000976563 0.00117493 0.00100708 0.00088501 0.00105286 0.000869751 0.000839233 0.000976563 0.000793457 0.000701904 0.000900269 0.000823975 0.00115967 0.000930786 0.000839233 0.00128174 0.00106812 0.00108337 0.00134277 0.000991821 0.00114441 0.0014801 0.00123596 0.00135803 0.00125122 0.00126648 0.0014801 0.00172424 0.00164795 0.00195313 0.00209045 0.00209045 0.00190735 0.00210571 0.00201416 0.00233459 0.00291443 0.0032196 0.00361633 0.00395203 0.00402832 0.00442505 0.0043335 0.0045166 0.00544739 0.00534058 0.00614929 0.00639343 0.00627136 0.00683594 0.00756836 0.00765991 0.00839233 0.00779724 0.00770569 0.00674438 0.00520325 0.0057373 0.00596619 0.00506592 0.00418091 0.00364685 0.00292969 0.00242615 0.00256348 0.0025177 0.00228882 0.00244141 0.00190735 0.00167847 0.0018158 0.00212097 0.00205994 0.0022583 0.0015564 0.00183105 0.00184631 0.00164795 0.00120544 0.00138855 0.00105286 0.00128174 0.00088501 0.000854492 0.00105286 0.000976563 0.00105286 0.00117493 0.00102234 0.00112915 0.00126648 0.00111389 0.00112915 0.00131226 0.000991821 0.00140381 0.00141907 0.00186157 0.00172424 0.00160217 0.00163269 0.00160217 0.00170898 0.00106812 0.000701904 0.000671387 0.000534058 0.000274658 0.000274658 0.000335693 0.000152588 1.52588e-05 1.52588e-05 1.52588e-05 1.52588e-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];

plot(r,'r');hold on;
plot(g,'g');hold on;
plot(b,'b');hold on;
xlabel('灰階值');
ylabel('機率');
legend('r','g','b');
           

輸出結果即機率分布圖如下。

三、YUV檔案

1、任務思路

• 思路與處理rgb檔案相同，唯一不同點在于YUV檔案資料存儲格式為YYY…UUU…VVV…，在進行YUV通道分離時要注意更改。
• YUV檔案為4：2：0采樣空間，是以在許多地方YUV分量要分開處理。

2、代碼實作

#define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;

#define SIZE 256 * 256    //分辨率

int main()
{
	//變量定義
	unsigned char data[98304];  //yuv檔案資料,4:2:0采樣
	//為了不涉及類型轉換錯誤，SIZE*1.5=98304
	unsigned char data_Y[SIZE], data_U[SIZE / 4], data_V[SIZE / 4];    //分離YUV資料
	double pro_Y[256] = { 0 }, pro_U[256] = { 0 }, pro_V[256] = { 0 };   //YUV機率分量
	double ent_Y = 0, ent_U = 0, ent_V = 0;    //YUV的熵

	//檔案打開、寫入
	FILE* file = fopen("down.yuv", "rb");
	fread(data, 1, 98304, file);//SIZE*1.5=98304

	//分離YUV三通道
	for (int i = 0, j = 0; i < SIZE; i++, j++)
	{
		data_Y[j] = *(data + i);
	}
	for (int i = SIZE, j = 0; i < 81920; i++, j++)//SIZE*1.25=81920
	{
		data_U[j] = *(data + i);
	}
	for (int i = 81920, j = 0; i < 98304; i = i + 1, j++)//SIZE*1.5=98304
	{
		data_V[j] = *(data + i);
	}

	//分别統計YUV三通道不同灰階級出現頻數
	for (int i = 0; i < SIZE; i++)
	{
		pro_Y[data_Y[i]]++;
	}
	for (int i = 0; i < SIZE / 4; i++)
	{
		pro_U[data_U[i]]++;
		pro_V[data_V[i]]++;
	}

	//分别計算YUV三通道不同灰階級出現的機率
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		pro_Y[i] = pro_Y[i] / (SIZE);
		pro_U[i] = pro_U[i] / (SIZE / 4);
		pro_V[i] = pro_V[i] / (SIZE / 4);
	}

	//計算并輸出熵
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		if (pro_Y[i] != 0)
		{
			ent_Y = ent_Y - pro_Y[i] * log(pro_Y[i]) / log(2);
		}
		if (pro_U[i] != 0)
		{
			ent_U = ent_U - pro_U[i] * log(pro_U[i]) / log(2);
		}
		if (pro_V[i] != 0)
		{
			ent_V = ent_V - pro_V[i] * log(pro_V[i]) / log(2);
		}
	}
	cout << "Y的熵為: " << ent_Y << endl;
	cout << "U的熵為: " << ent_U << endl;
	cout << "V的熵為: " << ent_V << endl;

	return 0;
}
           

運作結果如下。

3、問題記錄

PS.本以為複制粘貼rgb的代碼稍作修改就可實作，但是畢竟rgb檔案和yuv檔案儲存上有不少差別還是修改了許多地方。

• 首先是資料類型問題，在頻繁發現有波浪線警告我資料類型問題後，選擇了簡單粗暴的處理方法，例如

  unsigned char data[98304]; //SIZE*1.5=98304

  這裡直接将計算機過填入數組定義裡，避免了

  []

  中的運算，後續類似問題也是如此處理。
• 由于YUV按順序存儲，是以在分離通道寫入資料時，原本用在rgb的方法不可行，便分别采用了三個循環寫入資料。
• 統計頻數時，由于分量的資料量不同，Y和UV分成了兩部分統計。

4、三通道機率分布

資料作圖方法同上，這裡展示代碼和結果。

• C++中代碼：

for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
	//需要輸出哪一段把哪一段注釋删除
		//cout << pro_Y[i] << " ";
		//cout << pro_U[i] << " ";
		//cout << pro_V[i] << " ";
	}
	cout << endl;
           

• matlab中代碼：

y = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.174591 0.00125122 0.026825 0.00588989 0.0105286 0.00595093 0.000396729 0.0269318 0.004776 0.0101624 0.0237885 0.00680542 0.0119171 0.00415039 0.00947571 0.00437927 0.00639343 0.0161285 0.0121918 0.0122223 0.0107117 0.00967407 0.00537109 0.00828552 0.00694275 0.00921631 0.00798035 0.0111847 0.00724792 0.0137787 0.00646973 0.0114594 0.0088501 0.00588989 0.0065155 0.00588989 0.0070343 0.0106659 0.00640869 0.0120697 0.00637817 0.0059967 0.00274658 0.00408936 0.00541687 0.00610352 0.00724792 0.00798035 0.00521851 0.0042572 0.00131226 0.00253296 0.00259399 0.00434875 0.0120239 0.00701904 0.00534058 0.00444031 0.0025177 0.0012207 0.00175476 0.00259399 0.00994873 0.00994873 0.00410461 0.00276184 0.00183105 0.000793457 0.00302124 0.00190735 0.00386047 0.0070343 0.00405884 0.00326538 0.00141907 0.000915527 0.00143433 0.00151062 0.00146484 0.00234985 0.00387573 0.00216675 0.00112915 0.00105286 0.00050354 0.000839233 0.00126648 0.00170898 0.00398254 0.0025177 0.000900269 0.00141907 0.000167847 0.000442505 0.000762939 0.000717163 0.00341797 0.0019989 0.000320435 0.000946045 0.000198364 0.000427246 0.000350952 0.000488281 0.00419617 0.000839233 0.000350952 0.000823975 0.000198364 0.000747681 0.000106812 0.000686646 0.00419617 0.000961304 9.15527e-05 0.000732422 0.00134277 0.00117493 0.000198364 0.00100708 0.00421143 0.0012207 9.15527e-05 0.000701904 0.0038147 0.00247192 0.000839233 0.00135803 0.00527954 0.000946045 0.00260925 0.00115967 0.00462341 0.00495911 0.00273132 0.00108337 0.00959778 0.00117493 0.00959778 0.000732422 0.013031 0.00270081 0.0080719 0.00361633 0.00914001 0.00402832 0.0186157 0.00489807 0.0025177 0.0109863 0.00523376 0.00404358 0.00712585 0.00448608 0.00088501 0.000762939 0.000106812 0.00679016 0.000167847 0.00570679 0.00819397 0.000671387 0.00140381 0.000244141 4.57764e-05 0.00123596 0.000106812 0.0103302 0.00218201 0.000869751 0.000762939 0.000167847 0 0.000549316 0.000427246 0.00820923 0.000152588 0.00164795 0.000137329 1.52588e-05 1.52588e-05 3.05176e-05 0.00164795 0.0052948 4.57764e-05 0.0014801 0 1.52588e-05 3.05176e-05 0 0.0093689 0.00126648 7.62939e-05 0.000213623 0 4.57764e-05 0.000335693 0.000106812 0.00872803 1.52588e-05 0.000274658 0.000289917 0 0 0 0 0.000793457 0 3.05176e-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
u = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6.10352e-05 6.10352e-05 6.10352e-05 0.000183105 0.000671387 0.000793457 0.000915527 0.00195313 0.00292969 0.00286865 0.00482178 0.00518799 0.00640869 0.00756836 0.00769043 0.00964355 0.00952148 0.0111084 0.0120239 0.0137329 0.0175781 0.0183716 0.0235596 0.0237427 0.0294189 0.0345459 0.0385742 0.043335 0.046936 0.0556641 0.116699 0.0162964 0.00854492 0.00921631 0.0230713 0.0153809 0.017395 0.0240479 0.039856 0.026123 0.0250244 0.0231934 0.0457764 0.0230713 0.0131836 0.010376 0.0147705 0.0247192 0.0165405 0.0283813 0.0296631 0.0113525 0.00305176 0.00421143 6.10352e-05 0 6.10352e-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
v = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0010376 0.00311279 0.00286865 0.00384521 0.022644 0.00860596 0.0100098 0.0129395 0.0202637 0.0160522 0.0248413 0.0455933 0.0513916 0.0485229 0.0577393 0.0662231 0.0922241 0.149902 0.170654 0.0527954 0.034729 0.0231934 0.0227051 0.012207 0.0129395 0.0098877 0.00714111 0.00323486 0.00360107 0.00323486 0.00250244 0.00201416 0.000976563 0.00012207 0.000244141 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];

plot(y,'r');hold on;
plot(u,'g');hold on;
plot(v,'b');hold on;
xlabel('灰階值');
ylabel('機率');
legend('y','u','v');
           

• 機率分布圖：

  

四、總結

• 由熵值可以算出rgb檔案熵值比yuv檔案熵值小。
• 由機率分布圖可以看出rgb檔案熵值更大一些（均勻分布的熵最大）。

兩種方法得出的結論一緻，但是這個比較結果能代表什麼暫時還不知道，留個白歡迎牛人評論區幫忙解答。（知道了就回來更新放這裡:D