Button pushed function: Button1 function Button1Pushed(app, event) [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp', ['Image Files ...' ... '(*.jpg, *.png, *.bmp)']}, 'Select an image file'); if isequal(filename,0) % 用户取消了选择 return; end % 读取图片 global img1 img1 = imread(fullfile(pathname, filename)); end % Button pushed function: Button_7 function Button_7Pushed(app, event) z1=str2double(app.mEditField2.Value); z2=str2double(app.mEditField3.Value); z3=str2double(app.mEditField4.Value); z4=str2double(app.mEditField5.Value); z5=str2double(app.mEditField6.Value); z6=str2double(app.mEditField7.Value); z=z1+z2+z3+z4+z5+z6; lambda=str2double(app.nmEditField1.Value); k=2e9*pi/lambda; Gx=15.36e-3;Gy=8.64e-3;N=4096; pixel=8e-6;L=pixel*N; x1=linspace(-L/2,L/2,N); y1=linspace(-L/2,L/2,N); [X1,Y1]=meshgrid(x1,y1); E0=ones(N); E0((abs(X1)>Gx/2)|(abs(Y1)>Gy/2))=0; angle0=im2double(img1)*2*pi; E0(1509:2588,1089:3008)=E0(1509:2588,1089:3008).*exp(1i.*angle0); H0=fftshift(fft2(fftshift(E0))); H=H0.*exp(1i.*k.*z.*sqrt(1-(lambda.*(X1/L/pixel)).^2-(lambda.*(Y1/L/pixel)).^2)); E=(fftshift(ifft2(fftshift(H)))); img=abs(E); end

时间: 2023-12-23 16:02:50 浏览: 148
根据您提供的代码,`img1`变量应该被定义为全局变量了。但如果在`Button_7Pushed`回调函数中MATLAB仍然无法识别`img1`,请确保在App Designer中已经正确设置了按钮的回调函数属性,并且两个回调函数都在同一个.m文件中定义。如果您将两个回调函数放在不同的.m文件中,那么需要在每个文件中分别使用`global`关键字声明全局变量。 如果问题仍然存在,您可以尝试在`Button_7Pushed`回调函数中使用`whos`命令来列出当前工作区中的变量,并查看是否存在`img1`变量。如果`img1`变量不在工作区中,请确保在`Button1Pushed`回调函数中正确地定义了该变量,并且在使用`global`关键字将其声明为全局变量。
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修改 % Button pushed function: Button function ButtonPushed(app, event) %%打开图像 im1=uigetfile('*.jpg'); imshow(im1,'Parent',app.UIAxes_2); hold(app.UIAxes_2,'on') end % Button pushed function: Button_2 function Button_2Pushed(app, event) % im2=uigetfile('*.jpg'); imshow(im1'Parent',app.UIAxes_4); hold(app.UIAxes_4,'on') 使得第一个回调函数中的im1可以传输给第二个回调函数

要实现第一个回调函数中的im1传递给第二个回调函数,可以使用MATLAB App Designer中的App Data或Shared Data功能。 具体而言,可以在第一个回调函数中使用setappdata或setSharedData函数将im1存储到App Data或Shared Data中。然后,在第二个回调函数中使用getappdata或getSharedData函数来获取这个im1。 示例代码如下: ``` % Button pushed function: Button function ButtonPushed(app, event) % 打开图像 im1 = uigetfile('*.jpg'); imshow(im1, 'Parent', app.UIAxes_2); hold(app.UIAxes_2, 'on'); % 存储im1到App Data或Shared Data中 setappdata(app.UIFigure, 'mydata', im1); % 或者使用setSharedData(app, 'mydata', im1); end % Button pushed function: Button_2 function Button_2Pushed(app, event) % 获取App Data或Shared Data中的im1 im1 = getappdata(app.UIFigure, 'mydata'); % 或者使用im1 = getSharedData(app, 'mydata'); % 显示im1到UIAxes_4上 imshow(im1, 'Parent', app.UIAxes_4); hold(app.UIAxes_4, 'on'); end ``` 需要注意的是,在使用App Data或Shared Data时,需要确保数据的名称在不同的回调函数中保持一致。此外,还需要注意避免多个回调函数同时修改同一个数据,可能会引发数据竞争问题。

% Button pushed function: Button_7 function Button_7Pushed(app, event) z1=num2str(app.mEditField2.Value); z2=num2str(app.mEditField3.Value); z3=num2str(app.mEditField4.Value); z4=num2str(app.mEditField5.Value); z5=num2str(app.mEditField6.Value); z6=num2str(app.mEditField7.Value); z=z1+z2+z3+z4+z5+z6; lambda=num2str(app.nmEditField1.Value); k=2*pi/lambda; end

根据你提供的代码,这是一个MATLAB App Designer中按钮的回调函数,用于获取多个可编辑文本框的值,并将它们进行计算。 在这个回调函数中,首先使用`num2str`函数将每个可编辑文本框的值转换为字符串类型,然后将它们拼接起来,得到一个长字符串`z`。需要注意的是,这里使用的是加号运算符,但是在MATLAB中,加号运算符不能直接用于字符串相加,而是用于数值相加。因此,你需要将每个字符串转换为数值类型,然后再进行相加。可以使用`str2num`函数将字符串转换为数值类型。 接下来,从另一个可编辑文本框中获取λ的值,并将其转换为字符串类型,并使用`pi`常数计算k的值。 需要注意的是,这个回调函数中并没有进行任何操作(比如将结果写入文件或者显示在UI Figure上)。如果你想要进行一些操作,需要在这个函数中添加相应的代码。
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% Component initialization methods (Access = private) % Create UIFigure and components function createComponents(app) % Get the file path for locating images pathToMLAPP = fileparts(mfilename('fullpath')); % Create RangeFindingUIFigure and hide until all components are created app.RangeFindingUIFigure = uifigure('Visible', 'off'); app.RangeFindingUIFigure.Position = [100 100 542 362]; app.RangeFindingUIFigure.Name = 'Range Finding'; app.RangeFindingUIFigure.Icon = fullfile(pathToMLAPP, '1251215.png'); % Create UIAxes app.UIAxes = uiaxes(app.RangeFindingUIFigure); title(app.UIAxes, '输入') zlabel(app.UIAxes, 'Z') app.UIAxes.XTick = []; app.UIAxes.XTickLabel = ''; app.UIAxes.YTick = []; app.UIAxes.ZTick = []; app.UIAxes.Position = [36 117 230 185]; % Create UIAxes_2 app.UIAxes_2 = uiaxes(app.RangeFindingUIFigure); title(app.UIAxes_2, '输出') zlabel(app.UIAxes_2, 'Z') app.UIAxes_2.XTick = []; app.UIAxes_2.XTickLabel = ''; app.UIAxes_2.YTick = []; app.UIAxes_2.ZTick = []; app.UIAxes_2.Position = [287 117 230 185]; % Create Button app.Button = uibutton(app.RangeFindingUIFigure, 'push'); app.Button.ButtonPushedFcn = createCallbackFcn(app, @ButtonPushed, true); app.Button.Position = [118 47 63 23]; app.Button.Text = '选择图像'; % Create Button_2 app.Button_2 = uibutton(app.RangeFindingUIFigure, 'push'); app.Button_2.ButtonPushedFcn = createCallbackFcn(app, @Button_2Pushed, true); app.Button_2.Position = [375 47 52 23]; app.Button_2.Text = '识别'; % Create Label app.Label = uilabel(app.RangeFindingUIFigure); app.Label.HorizontalAlignment = 'right'; app.Label.Position = [208 320 69 22]; app.Label.Text = '距离(cm)'; % Create cmEditField app.cmEditField = uieditfield(app.RangeFindingUIFigure, 'numeric'); app.cmEditField.Position = [292 320 44 22]; % Show the figure after all components are created app.RangeFindingUIFigure.Visible = 'on'; end end

class LinearMaskedCoupling(nn.Module): """ Coupling Layers """ def __init__(self, input_size, hidden_size, n_hidden, mask, cond_label_size=None): super().__init__() # stored in state_dict, but not trained & not returned by nn.parameters(); similar purpose as nn.Parameter objects # this is because tensors won't be saved in state_dict and won't be pushed to the device self.register_buffer('mask', mask) # 0,1,0,1 # scale function # for conditional version, just concat label as the input into the network (conditional way of SRMD) s_net = [nn.Linear(input_size + (cond_label_size if cond_label_size is not None else 0), hidden_size)] for _ in range(n_hidden): s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size)] s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, input_size)] self.s_net = nn.Sequential(*s_net) # translation function, the same structure self.t_net = copy.deepcopy(self.s_net) # replace Tanh with ReLU's per MAF paper for i in range(len(self.t_net)): if not isinstance(self.t_net[i], nn.Linear): self.t_net[i] = nn.ReLU() def forward(self, x, y=None): # apply mask mx = x * self.mask # run through model log_s = self.s_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) t = self.t_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) u = mx + (1 - self.mask) * (x - t) * torch.exp( -log_s) # cf RealNVP eq 8 where u corresponds to x (here we're modeling u) log_abs_det_jacobian = (- (1 - self.mask) * log_s).sum( 1) # log det du/dx; cf RealNVP 8 and 6; note, sum over input_size done at model log_prob return u, log_abs_det_jacobian 帮我解析代码

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