再加上随服务台数量变化时系统阻塞率的变化图像

可以使用MATLAB中的`plot`函数来绘制随服务台数量变化时系统阻塞率的变化图像。以下是一个示例代码，计算1~10个服务台时的系统阻塞率并绘制图像：

% 设置模型参数
lambda = 5; % 到达率
mu = 8; % 服务率
c_vec = 1:10; % 服务台数量向量

% 计算系统阻塞率
p_blocking = zeros(size(c_vec)); % 系统阻塞率
for i = 1:length(c_vec)
    c = c_vec(i); % 当前服务台数量
    model = qmmck(Inf, c, mu); % 创建MMC模型
    model.lambda = lambda; % 设置到达率
    p_blocking(i) = qstats(model, 'pblk'); % 计算系统阻塞率
end

% 绘制图像
plot(c_vec, p_blocking, 'o-');
xlabel('服务台数量');
ylabel('系统阻塞率');
title(['\lambda = ', num2str(lambda), ', \mu = ', num2str(mu)]);

在上述代码中，我们使用了`c_vec`向量来表示服务台数量的范围，然后使用循环计算每个服务台数量下的系统阻塞率。计算完成后，使用`plot`函数绘制服务台数量与系统阻塞率的变化关系图像，并设置坐标轴标签和标题。执行以上代码后，应该可以看到服务台数量与系统阻塞率的变化关系图像。

相关问题

opencv的GUI图像处理系统

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉和机器学习库，它提供了丰富的功能，包括图像和视频处理、计算机视觉算法以及一些基本的图形用户界面（GUI）工具。OpenCV的GUI图像处理系统主要是通过其highgui模块和cv2模块提供的。

OpenCV的GUI主要包含以下几个组件：

1. `cv2.imshow()`: 这是展示图像的基本函数，你可以创建一个窗口并显示图像，用户可以通过鼠标交互或键盘按键进行操作，如放大、缩小、移动图像等。

2. `cv2.waitKey()`: 该函数用于阻塞程序执行，直到用户在窗口上按下键盘键或达到指定的时间延迟。

3. `cv2.destroyAllWindows()`: 关闭所有由`imshow`打开的窗口。

4. `cv2.namedWindow()`: 创建一个命名的窗口，为后续的图像显示设置窗口标题。

5. `cv2.moveWindow()`: 移动已创建的窗口到特定位置。

6. OpenCV GUI的创建器（如cv2.createTrackbar, cv2.getTrackbarPos等）: 可以用来实现滑动条、开关按钮等交互元素，用于调整参数或者实时反馈信息。

使用OpenCV的GUI，你可以快速构建简单的图像处理应用，比如图像预览、实时视频分析或者参数调整的可视化界面。然而，如果你需要更复杂的用户界面或者定制功能，可能需要结合使用Qt或wxWidgets这样的高级图形库。

SWT的进度条ProgressBar在一个数据变化时更新

要在数据变化时更新SWT的进度条ProgressBar，您可以使用SWT的Display类中的asyncExec方法来更新UI线程中的进度条。

首先，创建一个ProgressBar对象：

ProgressBar progressBar = new ProgressBar(shell, SWT.HORIZONTAL);

然后，在您的代码中更新数据时，使用以下代码片段更新进度条的值：

display.asyncExec(new Runnable() {
    public void run() {
        if (!progressBar.isDisposed()) {
            progressBar.setSelection(newProgressValue);
        }
    }
});

其中，newProgressValue是您的新进度值。这将确保进度条的值在UI线程中更新，并且不会阻塞其他操作。