Matlab中图片保存的四种方法

Matlab中图片保存的四种方法

一种是出来图形窗口后手动保存（这儿又可以分两种）：

1 直接从菜单保存，有fig,eps,jpeg,gif,png,bmp等格式。

2 edit------〉copy figure，再粘贴到其他程序。

另一种是用命令直接保存（这里也有两种）：

1 用saveas命令保存图片。

saveas的三个参数：

（1）图形句柄，如果图形窗口标题栏是“Figure 3”,则句柄就是3.

（2）文件名。

（3）单引号字符串，指定存储格式。

例：

saveas(gcf,['D:\MATLAB7\work','yanbao',num2str(k),'.jpg']);

2 使用plot函数后紧接着用print函数。

print的三个参数：

（1）图形句柄，如果图形窗口标题栏是“Figure 3”,则句柄就是3.（2）单引号字符串，指定存储格式。

用gcf可以获取当前窗口句柄。

png格式：'-dpng'

jpeg: '-djpeg',

tiff: '-dtiff'

bmp: '-dbitmap'

（3）文件名。

例：

>> x=-pi:2*pi/300:pi;

>> y=sin(x);

>> plot(x,y);

>> print(gcf,'-dpng','abc.png') % 保存为png格式的图片。

>> figure(2) % 新建一个句柄为2的图形窗口。

>> plot(x,cos(x)); % 在句柄为2的图形窗口上画图。

>> grid

>> print(2,'-djpeg','C:\abc.jpeg'); %将句柄为2的图形保存为jpeg/jpg格式的图片，文件名为'C:\abc.jpeg'。

Matlab图像处理函数：regionprops

这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数：regionprops。顾名思义：它的用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。

语法

STATS = regionprops(L,properties)

描述

测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。properties 可以是由逗号分割的字符串列表、饱含字符串的单元数组、单个字符串'all' 或者'basic'。如果properties 等于字符串'all'，则所有下述字串列表中的度量数据都将被计算，如果properties 没有指定或者等于'basic'，则属

性: 'Area', 'Centroid', 和'BoundingBox' 将被计算。下面的列表就是所有有效的属性字符串，它们大小写敏感并且可以缩写。

属性字符串列表Area EquivDiameter MajorAxisLength

BoundingBox EulerNumber MinorAxisLength

Centroid Extent Orientation

ConvexArea Extrema PixelIdxList

ConvexHull FilledArea PixelList

ConvexImage FilledImage Solidity

Eccentricity Image

属性详细定义

本部分将结合一个具体的例子说明各种字串相关属性的意义，矩阵取自在蚁蛉模式识别中做过预处理后的斑纹分割图像，如下图：

这是一幅二值图像，在应用regionprops函数之前必须将其标注，可以调用bwlabel函数和伪彩色处理，标注后的图像如下图：

下面基于以上的材料来考察属性的含义。

'Area'

是标量，计算出在图像各个区域中像素总个数。注意：这个数值可能与由函数bwarea 计算的值有轻微的不同。对于这样一个数值，我们可以使用它除以整个图像区域的像素个数而得到斑纹比例，可以作为模式识别的候选特征，并且这个特征是仿射不变的。在本例中最后计算出的面积向量是

[3.8952,9.7213,17.663,3.5762,1.3432,1.6958,0.41974,0.41974,21.625,12.3 24,4.8187,1.5111]/10000.

'BoundingBox'

是1行ndims(L)*2列的向量，即包含相应区域的最小矩形。BoundingBox 形式

为[ul_corner width]，这里ul_corner 以[x y z ...] 的坐标形式给出边界盒子的左上角、boxwidth 以[x_width y_width ...] 形式指出边界盒子沿着每个维数方向的长度。本例的各部分区域最小矩形如下图！注意：请在这熟悉一下函数rectangle的使用方法。

'Centroid'

是1行ndims(L)列的向量，给出每个区域的质心（重心）。注意：Centroid 的第一个元素是重心水平坐标（x坐标）、第二个元素是重心垂直坐标（y坐标）。Centroid 所有其它元素则按照维顺序排列。下图采用以中心为圆心的小圆来演示质心检测的效果：

图中各质心坐标（标准化后的）依次为：

(x,y)= 0.10478, 0.76739 0.11883, 0.081545 0.19586, 0.61092 0.30701, 0.3 0807 0.65712, 0.31613 0.73165, 0.30531 0.74548, 0.35378 0.80624, 0.728 02 0.84546, 0.61564 0.90554, 0.079574 0.93477, 0.77871 0.97611, 0.1557 6

'MajorAxisLength'

是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。

'MinorAxisLength'

是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。

'Eccentricity'

是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率（可作为特征）。本属性只支持二维标注矩阵。

'Orientation'

是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）。本属性只支持二维标注矩阵。

本例的各区域椭圆数据为：长轴：

18.767,45.172,43.003,30.687,16.505,15.698,5.8833,5.8833,46.954,38.873,22.929,15.429 短轴：16.211,26.079,32.709,9.8458,6.8019,8.6386,5.8833,5.8833,35.976,31.022,16.98,7.8038 离心率：0.50387,0.81652,0.6492,0.94713,0.91114,0.83497,0,0,0.64262,0.60262,0.67205,0.86266 方向角：-29.219,-32.192,-9.3909,-50.904,-70.333,48.823,0,0,14.035,17.986,3.0319,-34.238

我们可以考察离心率的变化趋势，得到对于整个区域中的各区域的似圆性如何的大致感觉，比如下图是12个区域的离心率变化情形：

由上图可以看出区域整体的似圆性并不好，实际上可以考虑使用离心率向量作为一个模式识别的特征！！

'Image'

二值图像，与某区域具有相同大小的逻辑矩阵。你可以用这个属性直接将每个子区域提取出来，然后再作相应的处理！比如本例的第一个斑纹区域提出后是:

'FilledImage'

与上相同，唯一区别是这是个做了填充的逻辑矩阵！

本例中和上面的没有区别，只有区域有空洞时才有明显差别。

'FilledArea'

是标量，填充区域图像中的on 像素个数。

'ConvexHull'

是p行2列的矩阵，包含某区域的最小凸多边形。此矩阵的每一行存储此多边形一个顶点的xy坐标。此属性只支持2维标注矩阵。例如：本例中的所有子区域的最小凸多边形图形如下图

'ConvexImage'

二值图像，用来画出上述的区域最小凸多边形。同时此凸包内的像素均打开，图像尺寸和此区域对应边界矩形相同。此属性只支持2维标注矩阵。例如：本例中的第2个子区域的最小凸多边形图形为

。注意：此处函数roipoly很有用！

'ConvexArea'

是标量，填充区域凸多边形图像中的on 像素个数。

'EulerNumber'

是标量，几何拓扑中的一个拓扑不变量--欧拉数，等于图像中目标个数减去这些目标中空洞的个数。此属性只支持2维标注矩阵。本例中的欧拉数均为1。

'Extrema'

8行2列矩阵，八方向区域极值点。矩阵每行存储这些点的xy坐标，向量格式

为[top-left top-right right-top right-bottom bottom-right bottom-left left-bottom left-top]。此属性只支持2维标注矩阵。

'EquivDiameter'

是标量，等价直径：与区域具有相同面积的圆的直径。计算公式为：sqrt(4*Area/pi)。. 此属性只支持2维标注矩阵。本例标准化后的12区域直径向量为：

[2.227,3.5182,4.7423,2.1339,1.3077,1.4694,0.73105,0.73105,5.2473,3.961 2,2.477,1.3871]/100.

'Solidity'

是标量，同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例。计算公式为：Area/ConvexArea，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的固靠性程度。此属性只支持2维标注矩阵。本例12区域凸元素比例向量为：

[0.97071,0.66171,0.90846,0.86585,0.84211,0.94393,1,1,0.9096,0.75514,0. 90823,0.94737].

'Extent'

是标量，同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例。计算公式为：Area除以边界矩形面积，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的扩展范围程度。此属性只支持2维标注矩阵。不再给出计算结果！！

'PixelIdxList'

p元向量，存储区域像素的索引下标。

'PixelList'

p行ndims(L)列矩阵，存储上述索引对应的像素坐标。

支持类

输入的标注矩阵L可以有任意的数值类型。

提醒

使用逗号分割列表语法

当你基于regionprops函数的输出作算法设计时，使用逗号分割列表语法就凸显出其非常的价值。例如：对于一个存储标量的属性，可以利用此语法创建一个包含图像中不同区域内此属性值的向量。例如以下两句是等价的：

stats(1).Area, stats(2).Area, ..., stats(end).Area

stats.Area

因此，可以使用下面的方法创建相应的向量：

regionprops(L,'Area'); allArea = [stats.Area];

allArea 就是一个与结构数组stats 具备相同长度的向量。

基于特定原则的区域选择

当你要基于特定准则条件选择某个区域时，将函数ismember 和regionprops 联合使用是很有用处的。例如：创建一个只包含面积大于80的二值图像，用以下命令

idx = find([stats.Area] > 80); BW2 = ismember(L,idx);

ismember解释：

a=[1 2 3 4 5];

b=[3 2 5 6 7 8 77 44 3];

[tf index]=ismember(a,b); %判断a中的元素有没有在b中出现

tf =

0 1 1 0 1

index =

0 2 9 0 3

%tf返回一个和a同样大小的矩阵，a的元素在b中出现，tf上的相应位置元素值为1，没有出现则为0；index也是返回一个和a同样大小的矩阵，其相应位置的值为a相应位置

的元素在b中出现的最后标号，注意是最后的标号，若某元素在b中出现多次，则记录的是最后一次出现的标号，若该位置上的a的元素没有在b中出现，则返回0.

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%

计算性能考虑

大多数的属性测量计算时间都非常地少，除了那些非常依赖于图像L中区域个数和像素个数的属性。例如：

'ConvexHull' 'ConvexImage' 'ConvexArea' 'FilledImage'

另外建议一次性计算所有属性值，因为分开计算和一起计算时间相差无几！

使用二值图像工作

在调用regionprops之前必须将二值图像转变为标注矩阵。两个函数可以做到：

L = bwlabel(BW); L = double(BW);

注意：虽然这两个函数从同一二值图像产生不同的标注矩阵，但是它们是等效的！例如：给出如下的二值矩阵BW，

1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1

bwlabel 创建一个包含两个分别由整数1和2标注的连续区域标注矩阵

mylabel = bwlabel(BW) mylabel = 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 2 2

double 创建一个包含一个由整数1标注的不连续区域标注矩阵。

mylabel2 = double(BW) mylabel2 = 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1

regionprops 并不负责自动转换二值图像数据类型，而是由你自己决定使用何种数据转换方法来存储自己想要的数据。

regionprops函数的扩展思路

在regionprops函数的基础上，你可以使用它提供的基本数据来扩展它的功能，将区域的曲率数据和骨架数据作为它的另外属性值来开发，从而希望它能用来做更细致的特征提取。分类: matlab

MATLAB GUI平台

研究生阶段写的一个小文章，内容肤浅，不过转载请注明，谢谢！！

摘要：本文主要介绍了基于MATLAB的图形用户界面（GUI）来制作图像处理软件平台的具体过程和相关技巧，文章主要从几个方面展开论述：第一，简单介绍下GUI与GUIDE；第二，介绍以下GUIDE的模板及其操作方法；第三，详细阐述一下图像处理软件平台的制作方法。本文的GUI例子所制作的图像处理软件可以实现的功能有：五种常用的边缘检测、灰度直方图的显示、灰度直方图的均衡化、对比度自适应直方图的均衡化、图片的二值化以及彩色图片的灰度化。文章基本介绍了以上的内容，关于软件还有许多未能实现的功能有待于日后的逐步开发，从这个简单的实例可以让读者从感性的方面充分了解MATLAB的图形用户界面的相关功能，同时为打算深入学习这一套MATLAB工具集的读者做一个铺垫。

关键词：图形用户界面；图像处理；边缘检测；MATLAB工具集

一、引言

图形用于界面（Graphical User Interfaces，GUI）是提供人机交互的工具和方法。GUI 是包含图形对象（如窗口、图标、菜单和文本）的用户界面。以某种方式选择或激活这些对象时，通常会引起动作或者发生变化。一个设计优秀的GUI能够非常直观的让用户知道如何操作MATLAB界面，并且了解设计者的开发意图。MATLAB的GUI为开发者提供了一个不脱离MATLAB的开发环境，有助于MATLAB程序的GUI集成。这样可以使开发者不必理会一大堆烦杂的代码，简化程序，但是同样可以实现向决策者提供图文并茂的界面，甚至达到多媒体的效果。可以说MATLAB提供了一个简便的开发环境，可以让开发者快速上手，提高了开发者的工作效率。

所谓的GUIDE就是图形用户界面开发环境（Graphical User Interface Development Environment），它向用户提供了一系列的创建用户图形界面的工具。这些工具大大简化了GUI设计和生成的过程。GUIDE可以完成的任务有如下两点：1）输出GUI。2）GUI 编程。GUIDE实际上是一套MATLAB工具集，它主要由七部分组成：版面设计器、属性编辑器、菜单编辑器、调整工具、对象浏览器、Tab顺序编辑器、M文件编辑器。

二、GUIDE的操作界面及使用方法的介绍

1．启动GUIDE在命令窗口中直接键入guide，启动GUIDE，或者直接点击MATLAB 上按钮，会出现如图1所示的GUIDE Quick Start对话框。利用GUIDE模板创建GUI，或者打开已经存在的GUI，单击OK按钮，打开版面设计工具，如图2所示。在通常状况下组件面板并不显示出组件的名称，如果需要显示组件名称，则进行下面的操作：从File 菜单中选择Preferences选项，勾选Show names in component palette选项即可。

2．GUI文件的介绍GUIDE把GUI设计的内容保存在两个文件中，它们在第一次保存或运行时生成。一个是FIG文件，扩展名为．Fig，它包含对GUI和GUI组件的完整描述；另外一个是M文件，扩展名为．M，它包含控制GUI的代码和组件的回调事件代码。这两个文件与GUI显示和编程任务相对应。在版面设计器中创建GUI时，内容保存在FIG文件中；对GUI编程时，内容保存在M文件中。通常情况下在版面设计器工具栏上单击图标可以打开M文件编辑器。图3所示的编辑器显示了GUI with Axes and Menu模板的M文件的内容。

3．GUIDE环境的设置用户可以自定义GUIDE设计环境。在File菜单下选择Preferences，打开如图4所示的设置对话框，可以进行相应的设置。

三、基于GUI的图像处理软件平台的设计过程

1．GUIDE版面设计器（即FIG文件）的设计根据设计需要：首先拖拽两个图形窗口（Axes），一个作为待处理图片区域，另一个作为已处理图片区域；其次，拖拽六个电子按钮（Radio Button），作为边缘检测操作按钮以及一个Panel按钮作为检测按钮的支撑面板；第三，拖拽三个按钮（Push Button），作为灰度变化区域的按钮；最后，拖拽五个按钮（Push Button），作为选取/保存图片及退出等操作按钮。将上面的所有按钮及图形窗口合理的布局，达到美观工整的效果，本文设计的GUIDE如图5所示，然后运行一下GUI，系统会自动生成GUI文件。

图5 图像处理软件的GUIDE版面

2．选取图片按钮的GUI设计要想设计一个图像处理的软件，首先要考虑选取图片，选取什么格式的图片，这个是至关重要的，所以先介绍一下选取图片按钮的GUI设计方法。上面已经规划好了按钮的位置，如果想在点击选取图片按钮时，软件给予响应，需要给按钮输入一定的程序代码，设置代码的方法如下：右键单击选取图片按钮，选择View Callbacks/ Callback，系统会自动带设计者进入此按钮的代码输入区域，在下面的空白处输入如下代码[1]：

global im %定义一个全局变量im

[filename,pathname]=...

uigetfile({'*.*';'*.bmp';'*.tif';'*.png'},'select picture'); %选择图片路径

str=[pathname filename]; %合成路径+文件名

im=imread(str); %读取图片

axes(handles.axes1); %使用第一个axes

imshow(im); %显示图片

写完上述代码后，保存M文件，然后运行GUI，现在就可以实现选择图片的功能了。当然有选取就要考虑存储已处理好的图片，这就引出了存储图片按钮的GUI设计。

3．存储图片按钮的GUI设计同样右键单击存储图片按钮，选择View Callbacks/ Callback，进去M文件后在下面的空白处输入如下代码[2]：

global BW %定义处理后的图片BW这个全局变量

[filename,pathname,filterindex]=...

uiputfile({'*.bmp';'*.tif';'*.png'},'save picture');存储图片路径

if filterindex==0

return %如果取消操作，返回

else

str=[pathname filename]; %合成路径+文件名

axes(handles.axes2); %使用第二个axes

imwrite(BW,str); %写入图片信息，即保存图片

end

4．边缘检测按钮组的GUI设计本文设计的GUI主要包含了五种最常用的检测算法（即roberts、sobel、prewitt、log、canny检测），右键单击Panel面板，选择View Callbacks/ SelectionChangeFcn，进入M文件后在空白处输入如下代码[3]：

global im

global BW %定义全局变量

str=get(hObject,'string'); %拿到所选按钮的名称

axes(handles.axes2); %使用第二个axes

switch str %选择语句

case'Initial' %点击原图按钮

imshow(im); %显示原图

case'Roberts' %点击Roberts边缘检测按钮

BW=edge(im,'roberts');

imshow(BW);

case'Sobel' %点击Sobel边缘检测按钮

BW=edge(im,'sobel');

imshow(BW);

case'Prewitt' %点击Prewitt边缘检测按钮

BW=edge(im,'prewitt');

imshow(BW);

case'Log' %点击Log边缘检测按钮

BW=edge(im,'log');

imshow(BW);

case'Canny' %点击Canny边缘检测按钮

BW=edge(im,'canny');

imshow(BW);

end;

5．退出按钮的GUI设计同样右键单击退出按钮，选择View Callbacks/ Callback，进入M文件中，在空白处输入如下代码：

close(gcf) %关闭当前Figure窗口句柄

其他按钮代码的设置都与上面叙述的大同小异，相关图像处理程序代码请参考MATLAB7.0图形图像处理[4]，在这里将不再累述。

四、图像处理软件的运行举例

运行GUI，将生成图像处理的软件平台，它可以实现的功能有：五种常用的边缘检测、灰度直方图的显示、灰度直方图的均衡化、对比度自适应直方图的均衡化、图片的二值化以及彩色图片的灰度化。现在运行软件并举些相关图像处理实例。

1．灰度图片边缘检测的举例首先选择一幅名字为lena256的灰度图片，依次选择五种检测按钮，比较各种边缘检测的处理效果，通过对比，发现Canny

算子对图片的边缘检测效果比较好，其检测效果如图6所示，其它4种算子检测后的效果如图7所示。

2．灰度图片的直方图显示举例选取名字为cameraman的灰度图片，点击直方图的显示按钮，此灰度图片的直方图分布将显示在第二个axes中，其处理结果如图8所示。

3．彩色图片的二值化和灰度化处理举例选取名字为Water lilies的彩色图片，分别点击二值化和灰度化按钮并保存处理后的图片，其处理后的图片效果如图9所示。

五、结束语

由于MATLAB强大的工程计算和仿真能力，使越来越多的用户从原来的开发环境转到MATLAB上来。现在绝大多数MATLAB开发者都是一些从事一定领域的研究者，他们使用其他的开发环境设计GUI不紧编程复杂、而且学习困难，往往需要花费大量时间在编程上。但是，MATLAB提供了一个简便的开发环境，可以让开发着快速上手，提高了开发者的工作效率。本文详细向读者介绍了MATLAB的GUI的制作方法，通过这个例子，可以清楚的了解GUIDE的设计方法及相关图像处理代码的编辑，使读者从感性的角度认识GUIDE的功能及使用方法，可以说为初学者提供了一个学习平台，打下坚实的基础

如何利用Matlab进行usb摄像头

首先自己的电脑有个摄像头，如果没有插上USB摄像头，然后再启动Matlab（顺序不可返的）。

方法：

查询USB2.0Camera 的具体参数：

输入：imaqInfo = imaqhwinfo

返回：

imaqInfo =

InstalledAdaptors: {'coreco' 'winvideo'}

MATLABVersion: '7.6 (R2008a)'

ToolboxName: 'Image Acquisition Toolbox'

ToolboxVersion: '3.1 (R2008a)'

输入：winvideoinfo = imaqhwinfo('winvideo')

返回：

winvideoinfo =

AdaptorDllName: 'C:\Program

Files\MATLAB\R2008a\toolbox\imaq\imaqadaptors\win32\mwwinvideoimaq.dl l'

AdaptorDllVersion: '3.1 (R2008a)'

AdaptorName: 'winvideo'

DeviceIDs: {[1]}

DeviceInfo: [1x1 struct]

输入：winvideoinfo.DeviceInfo

返回：

ans =

DefaultFormat: 'YUY2_160x120'

DeviceFileSupported: 0

DeviceName: 'USB2.0 Camera'

DeviceID: 1

ObjectConstructor: 'videoinput('winvideo', 1)'

SupportedFormats: {'YUY2_160x120' 'YUY2_176x144' 'YUY2_320x240'

'YUY2_352x288' 'YUY2_640x480'}

到此为止！最后一行可以看出你的相机支持的分辨率，我的usb摄像头最高支持640*480的

在语句中设置：

vid=videoinput('winvideo',1,'YUY2_640x480');

set(vid,'TriggerRepeat',Inf);

set(vid,'FramesPerTrigger',1);

set(vid,'FrameGrabInterval',1);

%设置返回色彩……

% set(vid,'ReturnedColorSpace','rgb');

set(vid,'ReturnedColorSpace','grayscale');

%获取分辨率，色彩数目等参数

vidRes=get(vid,'VideoResolution');

nBands=get(vid,'NumberOfBands');

hImage=image(zeros(vidRes(2),vidRes(1),nBands));

preview(vid,hImage);

Matlab的GUI编程中实现axes控件上没有坐标轴

有时候，自己编写的GUI中的axes用于显示图像，此时你不想让程序刚开始运行的时候显示坐标轴等信息，这是，你可以进行如下设置：

在你的每一个axes的CreateFcn函数中添加一下代码即可：

set(hObject,'xTick',[]);

set(hObject,'ytick',[]);

set(hObject,'box','on');

Matlab中GUI之间的参数传递

今天，研究了一下不同GUI之间的参数传递方法，Matlab中GUI之间参数传递不如VC 一样简单，易于理解，但是如果理解了，也是有章可循的，传说的具有六种方法，介绍其中的一种，如下所示：

**运用gui本身的varain{}、varaout{}传递参数。

上面介绍的方法只是适用于主从GUI之间传递参数，即从主GUI调用子GUI，然后关掉子GUI，子GUI的参数就传递到了主GUI，比如子GUI的名称为subGUI, 设想的参数输入

输出为：[out1, out2] = subGUI(in1, in2)

在subGUI的m文件中（由GUIDE自动产生），varargin 和varargout 分别是一个可变长度的cell数组(MATLAB帮助文件中有说明)。输入参数in1和in2保存在varargin 中，输出参数out1，out2包含在varargout中；在subGUI的OpeningFcn中，读入参数，并用guidata保存，即：handles.in1 = varargin{1};handles.in2 = varargin{2}; guidata(hObject, handles);

返回参数的设置：

1. 在GUI子程序的OpeningFcn函数的结尾加上uiwait(handles.figure1); figure1是subGUI的Tag；

2. subGUI中控制程序结束（如"OK”和"Cancel"按钮）的callback末尾加上uiresume(handles.figure1)，不要将delete命令放在这些callback中；

3. 在子GUI的OutputFcn中设置要传递出去的参数，如varargout{1} = handles.out1；varargout{2} = handles.out2;末尾添加delete(handles.figure1); 结束程序。

在GUI的OpenFcn中，如果不加uiwait，程序会直接运行到下面，执行OutputFcn。也就是说程序一运行，返回值就确定了，再在其它部分对handles.output作更改也没有效果了。

加上uiwait后，只有执行了uiresume后，才会继续执行到OutputFcn，在此之前用户有充分的时间设置返回值。

通过以上设置以后，就可以通过[out1, out2] = subGUI(in1, in2) 的形式调用该子程序。

在一个GUI中调用另一个GUI时，主GUI不需要特别的设置，同调用普通的函数一样。在打开子GUI界面的同时，

主程序还可以响应其它的控件。不需要担心子GUI的返回值被传错了地方。

综上所述：一是，两点需要注意，uiwait和uiresume的使用位置和使用时机，二是，delete 句柄的位置……

延续以前的博文，今天介绍一下方法二，利用setappdata和getappdata函数进行不同GUI之间的参数传递问题。getappdata函数，VALUE＝getappdata(H,NAME)；setappdata函数，setappdata(H,NAME,VALUE)。具体地应用如下所示：

当在主子gui内调用时，可以如下设置：fig1调用fig2时，使用fig2指令来打开fig2,在fig2的m文件中，在回调函数中用setappdata(fig1,'A',A)实现返回fig1，并将参数A 传递给fig1，然后在fig1的使用A的地方添A=getappdata（fig1，‘A’）。但这种方式的一个问题就是没调用一次，fig1的数据就得初始化一次，这是因为

setappdata(fig1,'A',A)中出现了fig1，调用一次setappdata就得运行一次fig1的缘故，解决方案就是把setappdata(fig1,'A',A)改为setappdata(0,'A',A)，这样把A读入matlab workspace，相当于一个全局变量了，但当然比直接用global定义全局变量好！必须注意的是：在主程序和子程序中均要用0，否则不管用……

此方法和第一种的不同即：第一种是启动主程序后，再启动子程序，进行设置参数，而这一种方法是先启动子程序，设置好参数后，启动主程序，这是参数已经传到主程序……

前面有了两种方法了，今天就研究一下第三种方法，这种方法在GUI内的数据传递也是比较常用的：全局变量。

这种方式恐怕是最简单的方式，是很省心！但是，简单的问题就在于有时你会很头疼！

因为在每一个要到该全局变量的地方，你都要添一句gloal x，还有就是如果你在一个地方修改了x的值，那么所有x的值就都变了！有的时候恐怕会出现紊乱。另一个更重要的问题在于，套用C++的一句话，全局变量破坏了程序的封装性！所以，全局变量是能少用尽量少用。

参数传递：

假如我在 myGui_OpeningFcn 中计算得到了以下几个参数 y (符号方程)xInput ，（1*600向量）,xx （10*1向量），现在需要在按下某一按键时调用这些数据完成进一步的计算，按键的回调函数为 pushbutton1_Callback

则，可以使用如下的方式来达到我们的目的：

function myGui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

% 程序代写&算法设计,联系qq:380238062，转载时请保留

[y,xInput,xx] = myFun1(); %参数获得

data{1} = y;data{2} = xInput;data{3} = xx; %将数据存入元胞数组

handles.data = data; %将data存到handles里面

guidata(hObject, handles); %这句要紧根上一句，实现数据更新

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

data = handles.data; %实现数据传递

y = data{1};xInput = data{2};xx = data{3};

myFun2(y,xInput,xx); % 正常使用得到的数据即可

结果显示：

假如我们的界面功能是对图像进行去噪，在处理后要显示结果图像的信噪比，可使用以下方法

1. 首先在GUI中加入一个edit，假设该edit的TAG为edit1

2. 在控件的回调函数中进行信噪比的计算及显示：

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% 程序代写&算法设计,联系qq:380238062，转载时请保留

snr = myFun(oriImage,outImage);

set(handles.edit1,'string',num2str(snr)); %数据显示

图像清除：

在同一个axes中显示图像时，经常会遇到需要将已显示的图像进行清除的情况，可用以下方法实现:

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

h = getHandle(); %得到axes的句柄

reset(h); %清除已画的曲线

guidata，handles的理解（转）

2015-07-20 07:58 95人阅读评论(0) 收藏举报分类：

Matlab（13）

guidata其实其关键主要是应用在不同控件参数传递中,也许有些人会应用global来实现全局变量的传递,但是这样来说太麻烦了,有时也有些不便,而guidata却非常之方便.

1..guihandles(figure1)可以得到一个结构体包含了figure1的所有控件的TAG 及其句柄,

2比如说你想在一个控件中构造一个变量,并且希望能在其它控件中使用,这时候你可以通过下面的方法

handles.fdafdaf=*******(fadadaf是你随便取的一个名字,其实就相当于每一个控件的TAG名,而这个变量会储存在handles结构之中)

guidata(hObject,handles) (UPDATE YOUR HANDLES)(i当然你构造了一个变量,要对其进行储存,如果不储存,其它控件中将不能使用它)

3 当然对于储存这种参数,你不一定使用handles ,也可以换个名字,比如说DATA,这点在MATLAB HELP 里面讲得还是比较清楚的.

4,内联函数即inline

在matlab命令窗口、程序或函数中创建局部函数时，可用inline。优点是不必将其储存为一个单独文件。在运用中有几点限制：不能调用另一个inline函数，只能由一个matlab表达式组成，并且只能返回一个变量---显然不允许[u,v]这种形式。因而，任何要求逻辑运算或乘法运算以求得最终结果的场合，都不能应用inline。除了这些限制，在许多情况下使用该函数非常方便。Inline函数的一般形式为：

FunctionName=inline(‘任何有效的matlab表达式’, ‘p1’,’p2’ ,….) ,其中‘p1’,’p2’ ,…是出现在表达式中的所有变量的名字。

5匿名函数,是构造简单函数的一种方法

比如定义f(x)=x^2，可以写为

f=@(x)(x.^2)

其中@(x)(x.^2)就是匿名函数，第一个括号里面是自变量，第二个括号里面是表达式，@是函数指针

f=@(x)(x.^2)表示将匿名函数@(x)(x.^2)赋值给f，于是f就表示该函数。

于是f(2)=2.^2=4；f(1:3)=[1:3].^2=[1 4 9]等等

定义匿名函数时也可以调用别的匿名函数，比如

f1=@(x,y)(x.^2+y.^2)

定义了函数x^2+y^2

f2=@(t)(f1(t,2))

定义了函数t^2+4

f3=@(x)(f1(x(1),x(2)))

定义了函数x(1)^2+x(2)^2

使用匿名函数时一定要注意函数本身的参数形式，如