我用了你给出的实验方式，但是提示'threshold' 类型的操作数不支持运算符 '>'。

抱歉，我的代码有误。MATLAB 中的 `corrcoef` 函数返回的结果是一个矩阵，包含两个向量之间的相关系数。因此，在使用 `corrcoef` 函数后，需要取出矩阵中的相关系数，才能进行比较。下面是修改后的代码：

% 从处理后的音频信号中提取水印
extracted_watermark_signal = watermarked_y(1:length(watermark_signal));

% 计算提取出的水印信号与原始水印信号的相似度
similarity = corrcoef(extracted_watermark_signal, watermark_signal);

% 取出相关系数矩阵中的相关系数值
corr = similarity(1, 2);

% 判断相似度是否达到一定阈值，如果达到则说明水印被正确提取
if corr > threshold
    disp('Watermark successfully extracted!');
else
    disp('Failed to extract watermark!');
end

在这里，`similarity(1, 2)` 表示取出相关系数矩阵中第一行第二列的值，即两个向量之间的相关系数。`threshold` 是一个阈值，用于判断相似度是否达到一定程度。如果相似度超过了阈值，则说明水印被正确提取。否则，说明提取失败。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整阈值的大小。

相关问题

写一段用c opencv threshold对图像进行分割，分割出我想要的部分

好的，使用 C 语言和 OpenCV 库进行图像分割的示例代码如下：

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv )
{
    if ( argc != 2 )
    {
        printf("usage: %s <Image_Path>\n", argv[0]);
        return -1;
    }

    Mat image;
    image = imread( argv[1], 1 );

    if ( !image.data )
    {
        printf("No image data \n");
        return -1;
    }

    Mat gray_image;
    cvtColor( image, gray_image, CV_BGR2GRAY );

    // 我想要的部分的阈值范围为 100 ~ 200
    int threshold_value = 100;
    int threshold_type = THRESH_BINARY;
    int max_value = 255;
    threshold( gray_image, gray_image, threshold_value, max_value, threshold_type );

    namedWindow( "Original Image", WINDOW_NORMAL );
    namedWindow( "Thresholded Image", WINDOW_NORMAL );

    imshow( "Original Image", image );
    imshow( "Thresholded Image", gray_image );

    waitKey(0);

    return 0;
}

其中，`imread()` 函数用于读取图像，`cvtColor()` 函数用于将读入的图像转换为灰度图像，`threshold()` 函数用于进行阈值分割，`imshow()` 函数用于显示分割结果。

你可以根据实际需求，调整阈值范围和阈值类型，以得到你想要的分割结果。

strong_corners = corners.selectStrongest(length(corners), scores > threshold);显示参数类型不正确？

对不起，我的回答有误。`selectStrongest`函数的第一个参数应该是要选择的角点数目，而不是角点集合的长度。因此，可以将第一个参数修改为想要选择的角点数目，例如100，代码如下：

strong_corners = corners.selectStrongest(100, scores > threshold);

此外，还需要保证`scores`变量是角点得分的向量，长度与`corners`变量中存储的角点个数相同。如果使用`detectFASTFeatures`函数来检测角点，则可以直接从`corners`变量中获取每个角点的得分，代码如下：

% 在图像中检测角点
corners = detectFASTFeatures(img, 'MinContrast', threshold, 'ROI', [1 1 size(img,2) size(img,1)], 'NumOctaves', 1, 'NumScaleLevels', 1, 'Radius', n);

% 获取每个角点的得分
scores = corners.Metric;

% 输出得分高于阈值的角点
strong_corners = corners.selectStrongest(100, scores > threshold);

如果使用其他的角点检测方法，则需要根据具体情况获取每个角点的得分，并将其存储在`scores`变量中。