Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

обновление руководства с радиокнопкой и ползунком

У меня есть вопрос, который включает радиокнопки и слайдер. Моя цель такова: когда значение ползунка изменяется, код в радиокнопке, выбранной в данный момент, необходимо перезапустить, чтобы обновить эффект.

максимальное, минимальное и шаг ползунка определяются в функции открытия, а текущее значение определяется как handles.value.

вот мой код слайдера.

function slider1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to slider1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

handles.svalue = get(handles.slider1, 'Value');

guidata(hObject, handles)

вот мой код изменения выбора группы радиокнопок.

function uipanel3_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to the selected object in uipanel3 
% eventdata  structure with the following fields (see UIBUTTONGROUP)
%   EventName: string 'SelectionChanged' (read only)
%   OldValue: handle of the previously selected object or empty if none was selected
%   NewValue: handle of the currently selected object
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
switch get(eventdata.NewValue,'Tag') % Get Tag of selected object.
    case 'hte'
        h_te = zeros(handles.rows, handles.colums);

        for m = handles.row_0:handles.rows
            gauss = fspecial('gaussian',[1 round(1+handles.svalue*(m-handles.row_0+1))], (0.3*round(1+handles.svalue*(m-handles.row_0+1))));
            h_te(m,:,1) = filter2(gauss, handles.img_d(m,:,1));
            h_te(m,:,2) = filter2(gauss, handles.img_d(m,:,2));
            h_te(m,:,3) = filter2(gauss, handles.img_d(m,:,3));
            h_te(handles.rows-m+1,:,1) = filter2(gauss, handles.img_d(handles.rows-m+1,:,1));
            h_te(handles.rows-m+1,:,2) = filter2(gauss, handles.img_d(handles.rows-m+1,:,2));
            h_te(handles.rows-m+1,:,3) = filter2(gauss, handles.img_d(handles.rows-m+1,:,3));
        end

        axes(handles.axes2);
        imshow(h_te);

    case 'hc'
        h_c = zeros(handles.rows, handles.colums);

        for m = handles.row_0:handles.rows
            gauss = fspecial('gaussian',[1 round(1+handles.svalue*(m-handles.row_0+1))], (0.3*round(1+handles.svalue*(m-handles.row_0+1))));
            h_c(m-handles.row_0+1,:,1) = filter2(gauss, handles.img_d(m-handles.row_0+1,:,1));
            h_c(m-handles.row_0+1,:,2) = filter2(gauss, handles.img_d(m-handles.row_0+1,:,2));
            h_c(m-handles.row_0+1,:,3) = filter2(gauss, handles.img_d(m-handles.row_0+1,:,3));
            h_c(handles.rows-m+handles.row_0,:,1) = filter2(gauss, handles.img_d(handles.rows-m+handles.row_0,:,1));
            h_c(handles.rows-m+handles.row_0,:,2) = filter2(gauss, handles.img_d(handles.rows-m+handles.row_0,:,2));
            h_c(handles.rows-m+handles.row_0,:,3) = filter2(gauss, handles.img_d(handles.rows-m+handles.row_0,:,3));
        end

        axes(handles.axes2);
        imshow(h_c);

    case 'vlr'
        v_lr = zeros(handles.rows, handles.colums);

        for m = handles.colum_0:handles.colums
            gauss = fspecial('gaussian',[round(1+handles.svalue*(m-handles.colum_0+1)) 1], (0.3*round(1+handles.svalue*(m-handles.colum_0+1))));
            v_lr(:,m,1) = filter2(gauss, handles.img_d(:,m,1));
            v_lr(:,m,2) = filter2(gauss, handles.img_d(:,m,2));
            v_lr(:,m,3) = filter2(gauss, handles.img_d(:,m,3));
            v_lr(:,handles.colums-m+1,1) = filter2(gauss, handles.img_d(:,handles.colums-m+1,1));
            v_lr(:,handles.colums-m+1,2) = filter2(gauss, handles.img_d(:,handles.colums-m+1,2));
            v_lr(:,handles.colums-m+1,3) = filter2(gauss, handles.img_d(:,handles.colums-m+1,3));
        end

        axes(handles.axes2);
        imshow(v_lr);

    case 'vc'
        v_c = zeros(handles.rows, handles.colums);

        for m = handles.colum_0:handles.colums
            gauss = fspecial('gaussian',[round(1+handles.svalue*(m-handles.colum_0+1)) 1], (0.3*round(1+handles.svalue*(m-handles.colum_0+1))));
            v_c(:,m-handles.colum_0+1,1) = filter2(gauss, handles.img_d(:,m-handles.colum_0+1,1));
            v_c(:,m-handles.colum_0+1,2) = filter2(gauss, handles.img_d(:,m-handles.colum_0+1,2));
            v_c(:,m-handles.colum_0+1,3) = filter2(gauss, handles.img_d(:,m-handles.colum_0+1,3));
            v_c(:,handles.colums-m+handles.colum_0,1) = filter2(gauss, handles.img_d(:,handles.colums-m+handles.colum_0,1));
            v_c(:,handles.colums-m+handles.colum_0,2) = filter2(gauss, handles.img_d(:,handles.colums-m+handles.colum_0,2));
            v_c(:,handles.colums-m+handles.colum_0,3) = filter2(gauss, handles.img_d(:,handles.colums-m+handles.colum_0,3));
        end

        axes(handles.axes2);
        imshow(v_c);

end
guidata(hObject, handles)

Я думал, что вызов функции uipanel3 внутри ползунка будет работать, но это не так. вот что я думал, будет работать.

function slider1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to slider1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

handles.svalue = get(handles.slider1, 'Value');

uipanel3_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles);

guidata(hObject, handles)

Ответы:


1

Это не сработает, потому что hObject и данные событий предназначены для ползунка, а не для группы кнопок, поэтому данные событий не содержат полей, которые вы ищете. Вы можете вручную генерировать данные о событиях с обязательными полями, хотя это немного хак, и Oldvalue на самом деле не то, чем должно быть...

Пытаться

eventdata_new.EventName = 'SelectionChanged';
eventdata_new.OldValue = get(handles.uipanel3,'SelectedObject');
eventdata_new.NewValue = get(handles.uipanel3,'SelectedObject');

uipanel3_SelectionChangeFcn(handles.uipanel3, eventdata_new, handles);

вместо

uipanel3_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles);
28.12.2012
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..