解释这段代码function makestarmap_gaussian(app) R=425.21839379079660961906926898971; t = linspace(0,2*pi, 100000); xt = 640-0.5 + R*cos(t); yt = 512-0.5 + R*sin(t); for i = 1 : length(xt) app.I(round(yt(i)),round(xt(i)),1) = 255; end %Image_gaussian = imnoise(app.I,"gaussian",5/255,4.6136101499423298731257208765859e-5); %imwrite(Image_gaussian,strcat( '.\gaussian\',num2str(app.image_name-1),'.bmp')); %写图像数据.bmp imshow(app.I,"Parent",app.ImageAxes); %显示图像 end end
时间: 2024-02-14 10:31:34 浏览: 18
这段代码是一个名为`makestarmap_gaussian`的函数。函数的作用是生成一个星星地图,并在应用程序的图像窗口中显示出来。
首先,定义了一个变量R,其值为425.21839379079660961906926898971。接着,使用`linspace`函数生成一个从0到2π的100000个等间距的角度值,并分别存储在变量t中。
然后,根据极坐标方程,使用变量R、t、640和512计算出xt和yt,在相应的位置将app.I矩阵的红色通道值设为255。这样就在app.I矩阵中绘制了一个圆形的星星地图。
最后,通过`imshow`函数将app.I矩阵中的图像显示在应用程序的图像窗口中。
注释部分的代码是关于添加高斯噪声、保存图像和显示图像的额外功能,根据需要可以选择是否启用这些功能。
整个函数的目的是生成星星地图,并将其显示在应用程序的图像窗口中。
相关问题
解释这段代码app.I=app.I/255; xlswrite(strcat( '.\xlsx',num2str(app.image_name),'.xlsx'),Q); txt={'星号','赤经','赤纬','星等','列坐标','行坐标'}; xlswrite(strcat( '.\xlsx',num2str(app.image_name),'.xlsx'),txt,'sheet1'); imwrite(app.I,strcat( '.\bmp',num2str(app.image_name),'.bmp')); imshow(app.I,"Parent",app.ImageAxes); end function makestarmap_gaussian(app) R=425.21839379079660961906926898971; t = linspace(0,2pi, 100000); xt = 640-0.5 + Rcos(t); yt = 512-0.5 + R*sin(t); for i = 1 : length(xt) app.I(round(yt(i)),round(xt(i)),1) = 255; end
这段代码是一个 MATLAB 程序的一部分。它的作用是生成一个星图,并将生成的图像保存为 Excel 文件和 BMP 文件,并在程序界面上显示出来。
首先,代码中的 `app.I=app.I/255;` 表示将 `app.I` 数组中的所有元素除以 255,将像素值从 0-255 的范围归一化到 0-1 的范围。
接下来,`xlswrite` 函数用于将 `Q` 数组写入 Excel 文件。`strcat( '.\xlsx',num2str(app.image_name),'.xlsx')` 是生成的 Excel 文件名,`Q` 是要写入的数据。
然后,`txt` 是一个包含列标题的字符串数组。`xlswrite` 函数再次被调用,将 `txt` 数组写入 Excel 文件的第一个工作表。
接着,`imwrite` 函数将 `app.I` 数组保存为 BMP 文件。文件名是通过 `strcat( '.\bmp',num2str(app.image_name),'.bmp')` 生成的。
最后,`imshow` 函数在 MATLAB 程序界面上显示 `app.I` 数组对应的图像,使用 `app.ImageAxes` 作为图像的父对象。
下面是程序的另一部分,函数名为 `makestarmap_gaussian`。它通过计算一系列点的坐标,在图像上绘制出一个圆形轨迹,然后将轨迹上的点的红色通道值设置为 255,即将这些点标记为星星。
im_gaussian_h = np.zeros((len(img) - 2, len(img[0]) - 2))
This line of code creates a 2D array of zeros with dimensions of (len(img) - 2, len(img[0]) - 2). The purpose of this array is likely to store the results of convolving the image with a Gaussian filter, which is a common image processing technique for smoothing and reducing noise. The resulting array will have slightly smaller dimensions than the original image because the edges of the image cannot be fully convolved with the filter.