修改以下哈达玛变换代码function hadama_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to hadama (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axis off; %%关闭坐标轴显示 global img; %%声明全局变量 global str; img=imread(str); img = cv2.imread('image.jpg', 0) rows, cols = img.shape h_matrix = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8) for i in range(rows): for j in range(cols): h_matrix[i, j] = np.uint8(((-1) ** (i+j))) end end h_transform = cv2.bitwise_xor(img, h_matrix) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() axes(handles.axes2); imshow(h_transform);%显示压缩后图像

好的，根据你的要求，以下是修改后的代码：

function hadama_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to hadama (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

axis off; %%关闭坐标轴显示

global img; %%声明全局变量
global str;

img = imread(str); %% 读取图像

[rows, cols] = size(img); %% 获取图像的尺寸

h_matrix = zeros(rows, cols, 'uint8'); %% 构造哈达玛矩阵
for i = 1:rows
    for j = 1:cols
        h_matrix(i, j) = uint8((-1)^(i+j));
    end
end

h_transform = bitxor(img, h_matrix); %% 进行哈达玛变换

axes(handles.axes2); %% 显示处理后的图像
imshow(h_transform);

修改后的代码解释如下：

1. `img = imread(str)` 读取图像， `str` 是图像文件名。

2. `[rows, cols] = size(img)` 获取图像的行数和列数。

3. `h_matrix = zeros(rows, cols, 'uint8')` 创建一个与原图像大小相同的零矩阵，用于存储哈达玛矩阵。

4. `for i = 1:rows` 和 `for j = 1:cols` 循环遍历图像的每一个像素，计算对应位置的哈达玛矩阵元素的值。

5. `h_matrix(i, j) = uint8((-1)^(i+j))` 用 (-1)^(i+j) 的值来填充哈达玛矩阵的每个元素。

6. `h_transform = bitxor(img, h_matrix)` 进行哈达玛变换，使用 `bitxor()` 函数对原图像和哈达玛矩阵进行异或操作。

7. `axes(handles.axes2)` 选择显示处理后的图像的坐标轴。

8. `imshow(h_transform)` 显示处理后的图像。