function geometric_mean_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to geometric_mean (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global T axes(handles.axes2); T=getimage; p=inputdlg({'模板矩阵维数:'},'输入',1,{'3'}); if isempty(p)==1 %errordlg('没有输入!','error'); return else p=str2num(p{1}); I=im2double(T); PSF1=fspecial('average', p); I=exp(imfilter(log(I), PSF1));%几何均值 axes(handles.axes1); imshow(T); axes(handles.axes2); imshow(I); end
时间: 2024-02-07 19:03:03 浏览: 43
这是一个 MATLAB GUI 中的回调函数,用于对图像进行几何均值滤波,并在 GUI 界面上显示滤波前后的图像。
函数的基本流程如下:
1. 获取当前 GUI 界面中的图像 T,使用 `getimage` 函数获取。
2. 弹出输入对话框,让用户输入模板矩阵的维数 p。
3. 如果用户没有输入,则直接返回;否则将用户输入转换为数值类型。
4. 将图像 T 转换为双精度型,并使用 `fspecial` 函数生成一个平均滤波器,大小为 [p,p]。
5. 对图像 T 取对数,然后使用 `imfilter` 函数进行滤波,滤波器为平均滤波器。
6. 对滤波后的结果取指数,得到滤波后的图像 I。
7. 在 GUI 界面的 axes1 中显示原始图像 T,使用 `imshow` 函数。
8. 在 GUI 界面的 axes2 中显示滤波后的图像 I,使用 `imshow` 函数。
需要注意的是,该函数中使用了 `global` 关键字,表示 T 和 axes2 是全局变量,可以在其他函数中访问。函数中使用了 `inputdlg` 函数弹出对话框,让用户输入模板矩阵的维数。同时,函数中调用了 `fspecial` 函数生成平均滤波器,并使用 `imfilter` 函数对图像进行滤波,并使用 `imshow` 函数在界面上显示原始图像和滤波后的图像。
相关问题
geometric_mean_score怎么导入python
geometric_mean_score不是Python内置的函数或模块,需要安装第三方库scikit-learn才能使用。可以通过以下命令安装scikit-learn:
```
pip install -U scikit-learn
```
然后在Python代码中导入geometric_mean_score函数,示例如下:
```python
from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.metrics import geometric_mean_score
scorer = make_scorer(geometric_mean_score)
```
其中make_scorer用于将geometric_mean_score函数转换为scikit-learn中的评分函数。
Unable to get repr for <class 'torch_geometric.data.data.Data'>
这个错误是由于 `torch_geometric.data.data.Data` 类没有实现 `__repr__` 方法,导致无法使用 `repr` 函数来获取其字符串表示。
`torch_geometric.data.data.Data` 类是 PyTorch Geometric 库中的一个数据类型,用于表示图数据。如果你想打印出 `torch_geometric.data.data.Data` 对象的信息,你可以手动访问其属性来获取所需的信息,例如:
```python
data = torch_geometric.data.data.Data(...)
print(data.x) # 打印节点特征
print(data.edge_index) # 打印边索引
...
```
你可以根据你实际使用的属性来打印出更多有关 `Data` 对象的信息。
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