怎么理解function outMap = Intensity_3D( wavelengths, thetaOut, phiOut, R, CA, inputAngle, n1, n2) %This function outputs intensity as a function of wavelength and outgoing %direction for a given cavity size (radius R in microns), %shape (contact angle CA in degrees) % input illumination direction (inputAngle in degrees) % cavity refractive index: n1 % Outside index: n2

时间: 2024-04-06 13:31:44 浏览: 91
这是一个 MATLAB 函数定义,它的名称为 `Intensity_3D`,它接受 8 个输入参数 `wavelengths`、`thetaOut`、`phiOut`、`R`、`CA`、`inputAngle`、`n1` 和 `n2`。这个函数的作用是计算给定尺寸的空腔(半径为 `R`,接触角为 `CA`)的出射方向上的强度,其输入照射方向为 `inputAngle`,介质折射率为 `n1`,外部介质折射率为 `n2`。 具体而言,`wavelengths` 是一个包含所需波长的矢量,`thetaOut` 和 `phiOut` 是出射方向的极角和方位角,`R` 是空腔的半径,`CA` 是空腔的接触角,`inputAngle` 是输入照射方向的角度,`n1` 是空腔的折射率,`n2` 是外部介质的折射率。 函数的输出是一个名为 `outMap` 的变量,它是一个二维矩阵,其中每个元素表示相应波长和出射方向的强度。换言之,该函数返回一个强度矩阵,该矩阵的行数等于所需波长的数量,列数等于出射方向的数量。
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%input parameters: R=32%Microns n1=1.37 n2=1.27 CA=71 %degrees inputAngle=30 %degrees gridLinesOn=true %Calculation Resolution: dAngle=0.005 %radians wavelengths=linspace(0.3, 0.800, 50); %microns %------------------------------------------------------ thetaOut=[0:dAngle:pi/2]; phiOut=[0:dAngle:pi*2]; %Primary calculation: it should be noted that this calculation takes into %acocunt refraction from n1 medium to air. outMap=Intensity_3D(wavelengths, thetaOut, phiOut, R, CA, inputAngle, n1, n2); %% C=IntensityToColor(wavelengths, outMap); %image(C); C_sphere=sphericalProjection( C, thetaOut, phiOut ); %Output image: figure image([-1, 1], [-1, 1], C_sphere) hold on title(['\theta:', num2str(inputAngle), '^o, R:', num2str(R), '\mu m \eta: ', num2str(CA), '^o' ]) axis image axis off t=linspace(0, 2*pi); plot(cos(t), sin(t), 'w', 'linewidth', 1) if (gridLinesOn) %phi: for p=0:pi/4:pi plot([cos(p), -cos(p)], [sin(p), -sin(p)], 'w', 'linewidth', 1) hold on end % theta: for thetaWhite=[pi/8:pi/8:pi/2]; plot(sin(thetaWhite)*cos(t), sin(thetaWhite)*sin(t), 'w', 'linewidth', 1) end end怎么理解

这段代码是一个 MATLAB 语言的程序,主要用于计算一个球形物体的光强分布,并进行可视化。程序中的各个变量含义如下: - R:球体半径,单位为微米; - n1、n2:入射光线所在介质和球体内介质的折射率; - CA:球体表面的接触角,单位为度; - inputAngle:入射光线与球体表面法线的夹角,单位为度; - dAngle:计算球体表面上采样点的角度间隔,单位为弧度; - wavelengths:计算光强分布的波长范围,单位为微米; - thetaOut、phiOut:球面坐标系下的采样点角度范围,用于计算球面上每个采样点的光强; - outMap:计算得到的球面上每个采样点的光强值; - C、C_sphere:将光强值转化为颜色,用于可视化球体上每个采样点的光强分布; - t:用于绘制球面上的圆形边界; - gridLinesOn:控制是否绘制网格线。如果为 true,则绘制球面上的经线和纬线。 程序主要分为三个部分: 1. 计算球面上每个采样点的光强分布: 使用 Intensity_3D 函数计算球面上每个采样点的光强分布,该函数的输入参数为波长、采样点的极角和方位角、球体半径、接触角、入射光线的夹角和介质的折射率。注意,该函数内部已经考虑了光线的折射现象。 2. 可视化球面上每个采样点的光强分布: 将计算得到的光强分布转化为颜色,并使用 sphericalProjection 函数将颜色映射到球面上。最后,使用 image 函数和 plot 函数将可视化结果显示出来。具体来说,image 函数用于在二维平面上显示球面上每个采样点的颜色,plot 函数用于绘制球面的圆形边界和网格线(如果需要)。 3. 绘制球面上的网格线: 如果 gridLinesOn 为 true,则绘制球面上的经线和纬线。具体来说,使用 for 循环分别绘制经线和纬线。经线的范围为 0 到 2π,每隔 π/4 绘制一条经线;纬线的范围为 0 到 π/2,每隔 π/8 绘制一条纬线。

def on_collect_data_click(): humidity, temperature, uv_intensity = get_sensor_data() humidity_entry.delete(0, tk.END) humidity_entry.insert(0, str(humidity)) temperature_entry.delete(0, tk.END) temperature_entry.insert(0, str(temperature)) uv_intensity_entry.delete(0, tk.END) uv_intensity_entry.insert(0, str(uv_intensity)) collect_data_button = ttk.Button(window, text="Collect Data", command=on_collect_data_click) collect_data_button.grid(column=0, row=4)

这段代码是一个GUI界面上的一个按钮,点击它会调用`on_collect_data_click()`函数,该函数会获取传感器数据并将其显示在界面上。具体来说,`get_sensor_data()`函数获取传感器数据,然后将其分别插入到三个文本框中,分别显示湿度、温度和紫外线强度的数值。`ttk.Button()`用于创建一个按钮,其中`text`参数指定按钮上显示的文本,`command`参数指定点击按钮后执行的函数。`grid()`方法用于将按钮放置在GUI界面的第0列第4行位置。
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import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))完整详细的解释每一行的代码意思和作用

将下面这段代码改用python写出来: clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

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