Instrukcje Laboratoryjne

Transkrypt

1 Instrukcje Laboratoryjne Metody cyfrowego przetwarzania informacji multimedialnej 23/4

2 Laboratorium Treści programowe: Wprowadzenie w problematykę laboratorium, przedstawienie celów, treści programowych i wykazu literatury. Sprecyzowanie form zaliczenia. Wprowadzenie do programowania. Zapoznanie z podstawowymi funkcjami programu, i środowiskiem programowania. A=zeros(3,5) % zdefiniowanie macierzy o elementach zerowych B=rand(5,5) %macierz o losowych wyrazach (rozkład jednostajny) B' %transponowanie macierzy Inv(B) %odwracanie macierzy sum(b) % suma kolumn sum(b') %suma wierszy Wprowadź do Matlaba następujące macierze: a) kwadrat magiczny o wymiarach 5 na 5. b) macierz jednostkową o wymiarach 5 na 5. c) macierz 2 na 3 o wyrazach losowych d) macierz 3 na 2 złoŝoną z zer e) a=[ ] f) tabliczkę mnoŝenia 2 na 2. %To jest program liczący iloczyn dwóch macierzy A=input('Wprowadz macierz A: ') % Pobranie wartosci macierzy A postać [ 2 3; 2 3;] B=input('Wprowadz macierz B: ') % Pobranie wartosci macierzy B itp. [i,j]=size(a) % rozmiar macierzy A przedstawiony w postaci kolumn i wierszy [j2,k]=size(b) % rozmiar macierzy B przedstawiony w postaci kolumn i wierszy if j==j2 % sprawdzanie jesli liczba kolumn macierzy A taka sama jak liczba wierszy macierzy B C=zeros(i,k) % macierz zer w celu utworzenia tablicy for x=:i % dzialanie wzdluz kolumny for z=:k % dzialanie wzdluz wiersza for y=:j C(x,z)=C(x,z)+A(x,y)*B(y,z) end end end disp(c) else disp('nie moge obliczyc iloczynu!') % jesli nie będzie spełniony warunek to wyświetli sie komunikat end

3 Oczekiwane efekty po realizacji ćwiczenia Sprawozdanie Pytania, zadania Studenci po realizacji ćwiczenia laboratoryjnego potrafią wykonać proste obliczenia macierzowe.. Opis kolejności wykonywanych czynności wraz z zastosowanymi przykładami. 2. Opis własnoręcznie wykonanego programu. 3. Wnioski końcowe.. Wykonać co najmniej 4 z wymienionych zadań. 2. Wymienić co najmniej 4 i opisać róŝne typy macierzy (np. symetryczna, jednostkowa itp.) 3. Wymienić co najmniej 4 i opisać róŝne operacje na macierzach.

4 Laboratorium 2 Treści programowe: Grafika 2D i 3D hierarchia obiektów graficznych w Matlabie. Tworzenie prostych dwuwymiarowych wykresów funkcji. Zapoznanie z podstawowymi funkcjami przydatnymi podczas tworzenia wykresów dwuwymiarowych. axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) - umoŝliwia zmianę zakresów osi grid - dodaje siatkę współrzędnych do wykresu clf - czyszczenie okna graficznego close - zamyka bieŝące okno graficzne figure - utworzenie nowego okna graficznego hold(on/off) - umoŝliwia dodanie kolejnych krzywych do wykresu bez kasowania poprzednich linspace(pocz,koniec,ile) - tworzy wektor o 'ile' elementach, którego pierwszy element to 'pocz', ostatni to 'koniec', a pozostałe są rozłoŝone równomiernie. Narysować za pomocą Matlaba róŝne funkcje z uwzględnieniem ich opisu i zachowaniem róŝnych stylów linii np.: k =, a = exp(-x/k) exp(-x/k).*sin(a*x) -exp(-x/k) %To jest program do rysowania funkcji y=sin(x) x = -pi:.2: pi; plot(x,sin(x),'b-'); %nieb. ciągła bez markera hold on; plot(x,sin(x-pi/6),'rs'); %czerwona same markery "square", nie będą połączone plot(x,sin(x-2*pi/6),'ko:'); %czarna, markery "kółko", linia kropkowana legend('styl: b-','styl: rs','styl: ko.',4); hold off; styl: b- styl: rs styl: ko

5 Laboratorium 3 Treści programowe: Pozyskiwanie danych, operacje na plikach z danymi. Zapoznanie z podstawowymi funkcjami słuŝącymi do pozyskiwania danych oraz wykonywanie operacji na plikach z danymi. num = xlsread('c:\dane\eur.xls'); %wczytywanie z pominięciem pierwszego wiersza kolumna=num(:,4); %wczytanie kolumny; num = xlsread('eur.xls', 'C2:C'); %zakresu danych M = csvread('wig2.txt',,); %odczyt pliku CSV zaczynając od kol. I wiersza; data=m(:,); datestr(data()) %rozwiązywanie problemu z datą save dane.txt A ascii %zapis macierzy A do pliku dane.txt w trybie tekstowym save dane.dta A % zapis w trybie binarnym save dane A %zapis macierzy A jako plik dane.mat % moŝliwość odczytu przez program save dane %zapis wszystkich danych z przestrzeni roboczej do pliku dane.mat load dane.txt %analogicznie odczyt Zapisać i odczytać za pomocą Matlaba róŝne dane z plików *.xls, *.csv,*.txt,*.mat,*.dat.: %To jest program do zapisu danych data=input('podaj dowolna liczbe calkowita z przedzialu [-]: '); datastr=num2str(data); save('datastr.txt', 'datastr','-ascii') load datastr.txt disp('odczytano dane txt: '); datastr savefile = 'pqfile.mat'; p = rand(, data); q = ones(data); save(savefile, 'p', 'q') save('pqfile.txt', 'p', 'q', '-ASCII') load pqfile.txt disp('odczytano dane txt: '); pqfile load pqfile.mat disp('odczytano dane mat: '); pqfile figure () plot(p(:data)); saveas(figure(),'wykres','jpg');

6

7 Laboratorium 4 Treści programowe: Specjalne funkcje do tworzenia wykresów dwuwymiarowych. Zapoznanie z podstawowymi funkcjami przydatnymi podczas tworzenia wykresów dwuwymiarowych. loglog - wtedy obie osie są skalowane logarytmicznie semilogx - tylko oś x jest skalowana logarytmicznie semilogy - tylko oś y jest skalowana logarytmicznie comet - sekwencyjne rysowanie wykresu - animacja bar - wykres słupkowy stairs - wykres schodkowy hist - utworzenie histogramu rose - histogram kołowy fill - kreślenie krzywej z wypełnieniem pod nią subplot(a,b,c) - okno graficzne będzie traktowane jako tablica składająca się z "a" wierszy i "b" kolumn oraz aktywnym polem "c" Narysować za pomocą Matlaba róŝne funkcje z uwzględnieniem ich opisu i zachowaniem róŝnych stylów wykresów np.: exp(-x/25)*sin(4*x)*cos(x) %To jest program do rysowania funkcji i ilustracja działania funkcji subplot x = input('podaj liczbę wierszy i kolumn w postaci wektora ([n m])np.[2 2]: '); clf; for k = : prod(x); subplot(x(),x(2),k); if rem(k,2)== ezplot('exp(-x/2)'); end; title(strcat('wykres nr ',num2str(k))); end; Wykres nr.4 Wykres nr Wykres nr3-5 5 x Wykres nr x

8 Laboratorium 5 Treści programowe: Tworzenie wykresów trójwymiarowych. Zapoznanie z podstawowymi funkcjami przydatnymi podczas tworzenia wykresów trójmiarowych. x = linspace(-pi,pi,7)%równomierne rozłoŝenie 7 punktów w zadanym przedziale<-pi,pi> fplot(fun,[x x2])%przygotowuje wektory x i y do narysowania wykresu funkcji opisanej przez fun; fun jest łańcuchem znaków zawierającym nazwę funkcji, zaś x i x2 to granice przedziału argumentów funkcji loglog(x,y,s); semilogx(x,y,s); semilogx(x,y,s)%skale logarytmiczne plot3(x,y,z,s)%wykresy 3D; mesh(x,y,z,c) %rysuje powierzchnię w postaci kolorowej siatki o polach wypełnionych kolorem tła, elementy macierzy c określają kolory linii poszczególnych pól; surf(x,y,z,c) rysuje róŝnokolorową powierzchnię gray - mapa odcieni szarości, hot - kolory ciepłe (od czarnego przez czerwony, pomarańczowy, Ŝółty do białego), cool - kolory zimne (od turkusowego do karmazynowego), autumn - kolory od czerwonego przez pomarańczowy do Ŝółtego, summer - odcienie Ŝółtego i zielonego Wykorzystując funkcje wykresów 3D Matlaba wykazać róŝnice w wykorzystaniu pochodnych funkcji mesh, surf i plot3d z uwzględnieniem róŝnych stylów wykresów np.: %To jest program do rysowania wykresow [x,y] = fplot('/sqrt(+2e-7*x^2)',[,e6]); figure() semilogx(x,y) grid on title(['f(x)=/(+2*','e^(-\7*x^2))^.5']); figure(2) x = [-:.:]; y = cos(x); z = sin(3*x).*cos(y); plot3(x,y,z) grid on saveas(figure(2),'wykres3d','jpg'); figure(3) colormap('default') [x,y] = meshgrid(-3:.2:3,-3:.2:3); z = sinh(x).*cosh(x/2).*log(abs(y)+.75); surf(x,y,z); colorbar saveas(figure(3),'wykres','jpg');

9 figure(4) colormap('summer') [x,y] = meshgrid(-3:.2:3,-3:.2:3); z = sinh(x)*2.*cosh(x/6).*log(abs(y)+.75); mesh(x,y,z); colorbar saveas(figure(4),'wykres2','jpg');

10 Laboratorium 6 Treści programowe: Wczytywanie i wyświetlanie obrazów. Zapoznanie z podstawowymi funkcjami słuŝącymi do odczytu, wyświetlania i zapisu obrazu. obr = imread('papryczki.png ); % odczyt obrazka imshow(rgb) %wyświetlenie obrazka imwrite(rgb,'mypapr.tif') %zapis obrazka rozmiar_obrazka=numel(rgb)% rozmiar obrazka info = imfinfo(obr); rozmiar_pliku= info.filesize Wczytać, odtworzyć, wykonać proste operacje matematyczne ma pliku.png i zapisać stworzony materiał na dysku w postaci plik.jpg. Porównać kompresje. %To jest program do odczytu i porównywania kompresji rgb_plot_png = imread('storczyk.png'); %odczyt wybranego pliku rgb_plot_jpg = imread('storczyk.jpg'); %odczyt wybranego pliku info_png = imfinfo('storczyk.png'); info_jpg = imfinfo('storczyk.jpg'); imshow('storczyk.png'); figure(2) imshow('storczyk.jpg'); bytes_on_disk_png = info_png.filesize bytes_in_memory_plot_png = numel(rgb_plot_png) compression_ratio = bytes_in_memory_plot_png / bytes_on_disk_png bytes_on_disk_jpg = info_jpg.filesize bytes_in_memory_plot_jpg = numel(rgb_plot_jpg) compression_ratio = bytes_in_memory_plot_jpg / bytes_on_disk_jpg figure(3) subplot(,2,); imshow('storczyk.png'); limits = [ ]; axis(limits); title('original'); subplot(,2,2); imshow('storczyk.jpg'); axis(limits); title('jpeg compressed'); saveas(figure(3),'plot_screen_shot.jpg'); imwrite(rgb_plot_png,'storczyk.tif');

11 Original JPEG compressed Laboratorium 7 Treści programowe: pomocne funkcje: Przykład programu: Binaryzacja obrazów. Przeprowadzenie pewnego rodzaju segmentacji wykonywanej na podstawie jasności pikseli obrazów szarych Inne rodzaje segmentacji mogą wyróŝniać obiekty na przykład na podstawie: konturów barwy typu tekstury (faktury) powierzchni itp. im2uint8,im2uint6,im2int6,im2single,im2double %funkcje do przeskalowania obrazów gray2ind,ind2gray,ind2rgb,rgb2gray,rgb2ind %funkcje do przetwarzania obrazów im2bw %zamiana obrazka szaro odcieniowego na obraz binarny Wczytać, odtworzyć, wykonać proste operacje na obrazie z uwzględnieniem przykładowych funkcji oferowanych przez pakiet. %To jest program do operacji binarnych na pliku graficznym %konwersja do kolorów szarości I = imread('storczyk.tif'); J = rgb2gray(i); figure, imshow(i), figure, imshow(j); %konwersja odwrotna [X,map] = imread('trees.tif'); gmap = rgb2gray(map); figure, imshow(x,map), figure, imshow(x,gmap); %konwersja binarna BW = im2bw(x,map,.4); imshow(x,map), figure() imshow(bw) BW = im2bw(x,map,.9); figure() imshow(bw)

12

13 Laboratorium 8 Treści programowe: Przetwarzanie i analiza obrazów: operacje punktowe. Przeprowadzenie róŝnego rodzaju transformacji poprzez operacje matematyczne na pikselach. im2uint8,im2uint6,im2int6,im2single,im2double,im2bw %funkcje do przeskalowania obrazów gray2ind,ind2gray,ind2rgb,rgb2gray,rgb2ind %funkcje do przetwarzania obrazów imhist %histogram obrazu improfile %przekrój przez wiersz lub kolumn obrazu impixel %kolor lub wartość piksela bwarea %liczenie powierzchni obiektu (obraz czarnobiały) imrotate %obrót obrazu o dowolny kąt imresize %zmiana rozmiaru obrazka im2bw %zamiana obrazka szaroodcieniowego na obraz binarny Wykonać proste transformacje obrazu poprzez dodanie, przesuniecie pikseli, wykonać obrócenie i skalowanie obrazu. %To jest program do pokazania prostych operacji matematycznych na pliku graficznym %operacje punktowe na obrazie I = imread('storczyk.tif'); im = rgb2gray(i); figure imhist(im); [count, cells]=imhist(im); figure stem(cells,count) figure [count, cells]=imhist(im, ); stem(cells,count) figure [X, map] = imread('trees.tif'); figure imshow(x, map) figure [Y, newmap] = imresize(x, map,.5); imshow(y, newmap) figure B = imrotate(x,45) imshow(b,map) figure B = imrotate(x,45) imshow(b)

14 x Laboratorium 9 Treści programowe: Przetwarzanie i analiza obrazów: filtracja. Przeprowadzenie róŝnego rodzaju transformacji poprzez operacje matematyczne na obrazach. medfilt2% filtracja medianowa; histeq% wyrównanie histogramu Wykonać proste transformacje obrazu poprzez filtracje składowych koloru, dodanie szumu itp.. clc; %To jest program do pokazania prostych operacji matematycznych na pliku graficznym %operacje na Im takie jak skladowe obrazu,filtracja [Im map]=imread('storczyk.tif'); disp('wymiary Imu:'); [Lw, Lk, N] = size(im) figure; subplot(2,2,); imshow(im,map); title('im'); D(Lw,Lk,3)=uint8(); D(:,:,)=Im(:,:,); subplot(2,2,2); imshow(d); title('składowa RED'); D(Lw,Lk,3)=uint8(); D(:,:,2)= Im(:,:,2); subplot(2,2,3); imshow(d); title('składowa GREEN'); D(Lw,Lk,3)=uint8(); D(:,:,3)=Im(:,:,3); subplot(2,2,4); imshow(d); title('składowa BLUE'); figure Img=imread('eight.tif'); [Lw,Lk]=size(Img) subplot(2,2,); Img= imnoise(img,'salt & pepper',.2); imshow(img); title('(a) oryginalny z szumem'); ha=line([,],[,lw]); set(ha,'color','red'); Dob=double(Img); % Do przetwarzania konwertujemy na double: L=medfilt2(Dob,[5 5]); % Filtracja medianowa składową niskoczęstotliwościowa L: B=Dob-L+2;% Dla "wyrównania cienia" odejmujemy L od obrazu a dodajemy 2: subplot(2,2,2);

15 imshow(uint8(b)); ha=line([,],[,lw]); set(ha,'color','green'); title('(b) po wyrównaniu cienia'); C=histeq(uint8(B));%"wyrównanie histogramu": subplot(2,2,3); imshow(c); ha=line([,],[,lw]); set(ha,'color','blue'); title('(c) po wyrównaniu histogramu'); pr = improfile(img,[,],[,lw]);% Wyznaczamy profile: () dla oryginału: pr2 = improfile(b,[,],[,lw]);% (2) po wyrównaniu cienia: pr3 = improfile(c,[,],[,lw]);% (3) dla obrazu wynikowego: size(pr2) size(pr3) k=:lw; subplot(2,2,4); plot(k,pr,'r',k,pr2,'g',k,pr3,'b'); title('d) Profile obrazów (a), (b), (c)'); Im Składowa RED (a) oryginalny z szumem (b) po wyrównaniu cienia Składowa GREEN Składowa BLUE (c) po wyrównaniu histogramu 4 d) Profile obrazów (a), (b), (c)

16 Laboratorium Treści programowe: Przetwarzanie i analiza obrazów: transformacja. Przeprowadzenie róŝnego rodzaju transformacji poprzez operacje matematyczne i funkcje Matlaba na obrazach. imabsdiff %róŝnica między dwoma obrazami imadd %suma 2 obrazów, plus stała imdivide %średnia arytmetyczna z 2 obrazów (piksel po pikselu) imlincomb %kombinacja liniowa między serią obrazów immultiply %iloczyn 2 obrazów imsubtract %odejmowanie dwóch obrazów, minus stała imadjust %poprawienie kontrastu obrazka fspecial %róŝnego rodzaju filtry poprawiające obraz imfill %wypełnianie dziur w obrazie histeq %poprawienie kontrastu obrazu na podstawie histogramu Wykonać proste transformacje obrazu z wykorzystaniem funkcji Matlaba clc; %To jest program do pokazania prostych operacji matematycznych na pliku graficznym %operacje na Im takie jak skladowe obrazu,filtracja [Im map]=imread('tire.tif'); disp('wymiary Imu:'); [Lw, Lk, N] = size(im); figure; subplot(2,2,); imshow(im,map); title('im'); subplot(2,2,2); J = uint8(filter2(fspecial('gaussian'), Im)); K = imabsdiff(im,j);%róŝnica między dwoma obrazami imshow(k,[]) % [] = skalowanie automatyczne title('róŝnica'); subplot(2,2,3); H = imfill(im,'holes');%wypełnianie dziur w obrazie imshow(h,[]) title('wypełnianie dziur'); subplot(2,2,4); %S = fspecial('unsharp'); %sharpened = imfilter(im,s,'replicate') S = fspecial('disk',5); blurred = imfilter(im,s,'replicate'); imshow(s,[]) title('ostrosc');

17 Im RóŜnica Wypełnianie dziur Ostrosc Laboratorium Treści programowe: Przetwarzanie i analiza obrazów: zagadnienia praktyczne: (kontury obiektu, dopasowanie wzorca). Przeprowadzenie róŝnego rodzaju transformacji poprzez operacje matematyczne i funkcje Matlaba na obrazach. imcontour %znajdowanie konturów obiektów w obrazie edge %znajdowanie krawędzi w obrazie imfilter %splot obrazu z filtrem deconv* %szereg funkcji przeprowadzających dekonvolucję imregionalmax %szukanie lokalnych maksimów w obrazie imnoise %dodanie szumu do obrazu Wykonać proste transformacje obrazu z wykorzystaniem funkcji Matlaba clc; %To jest program do pokazania prostych operacji matematycznych na pliku graficznym %operacje na Im takie jak skladowe obrazu,filtracja [Im map]=imread('tire.tif'); disp('wymiary Imu:'); [Lw, Lk, N] = size(im); figure; subplot(2,2,); imshow(im,map); title('im'); subplot(2,2,2); imcontour(im,3);%kontur title('kontur'); subplot(2,2,3); [C,h] = contour(im); clabel(c,h); title('kontur ze skala'); subplot(2,2,4); S=edge(Im,'canny') imshow(s,[]) title('krawedzie');

18 5 5 Projekt współfinansowany Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki Im Kontur Kontur ze skala Krawedzie 5 5 2

19 Laboratorium 2 Treści programowe: Wczytywanie i wyświetlanie filmów, animacji. Przeprowadzenie róŝnego rodzaju transformacji poprzez operacje matematyczne i funkcje Matlaba na obrazach oraz tworzenie animacji. aviread% wczytanie pliku filmowego typu avi movie %odtworzenie zmiennej typu avi avifile %stworzenie nowego obiektu typu avi getframe %pobranie wnętrza okna graficznego jako klatki filmu addframe% dodanie ramki/obrazka do zmiennej typu avi Wykonać proste transformacje obrazu z wykorzystaniem funkcji Matlaba, stworzyć animacje clc; %To jest program do pokazania prostych operacji matematycznych do tworzenia animacji figure() x=:; % o- X for j=:, plot(x,j*x,'r'), % w petli rysuje kolejne obrazki axis([ ]); % ograniczenie zmiennosci wyswietlania osi wykresu F(j)=getframe; % pobieranie kolejnych klatek end movie(f,) % krotne wy-wietlenie animacji figure(2) numframes=6; A=moviein(numframes); % tworzenie macierzy set(gca,'nextplot','replacechildren') axis equal % for i=:numframes plot(fft(eye(i+6))); A(:,i)=getframe; end movie(a,,3) % odtwarzanie filmu save movie.mat A % zapis filmu mpgwrite(a,jet,'movie.mpg'); % Ckonwersja do mpeg unix('mpeg_play movie.mpg') % odtwarzanie mpeg

20 Laboratorium 3 Treści programowe: Wczytywanie i obróbka plików dźwiękowych. Zapoznanie z podstawowymi funkcjami słuŝącymi do pozyskiwania danych dźwiękowych np. z karty dźwiękowej oraz wykonywanie operacji na tych plikach. y=wavread( plik.wav ); % wczytanie pliku dźwiękowego [y,fs,bits] = wavread( plik.wav ); % zwraca plik dźwiękowy y, częstotliwość próbkowania Fs i liczba bitów próbkowania wavplay(y); % odtworzenie pliku dźwiękowego y y = wavrecord(5*fs,fs,'int6'); % Nagranie 5 sekund z częstotliwość próbkowania Fs np.: 25 Hz i próbkowaniem 6 bitowym wavwrite(y,25, muzyka.wav ); % zapisanie zmiennej y z próbkowaniem 25 Hz w pliku muzyka.wav sawtooth %przebieg trójk>tny (periodyczny) square %przebieg prostok>tny (periodyczny) gauspuls %przebieg sinusoidalny modyfikowany Gaussem (nieperiodyczny) chirp %Przebieg cosinusoidalny o zmiennym okresie specgram(y,52,2); % wyświetla analizę częstotliwościową sygnału zmiennego w czasie. Wynikiem działania funkcji jest obraz, na którego osi poziomej mamy informacje o czasie a na osi pionowej informacje o częstotliwościach. Wczytać, odtworzyć, wykonać proste operacje matematyczne ma pliku.wav i zapisać stworzony materiał na dysku. %To jest program do tworzenia własnych kombinacji dźwięków d = rand(,2); Fs = 25; wavplay(d); % odtworzenie wektora losowego t = (:.:)'; y = sin(2*pi*5*t) + 2*sin(2*pi*2*t); %sygnal o 2 skladowych o czestotliwosciach 5 i 2 Hz wavplay(y) % odtworzenie dzwieku y specgram(y,52,2); % wywietla spectogram y = wavrecord(5*fs,fs,'int6'); % Nagranie 5 sekund z czestotliwosci 25 Hz i próbkowaniem 6 bitowym

21 Frequency Time

22 Laboratorium 4 Treści programowe: Tworzenie graficznego interfejsu uŝytkownika. Zapoznanie z metodami tworzenia i wykorzystania interfejsu graficznego oraz z sposobami dostępu do wszystkich elementów okna graficznego. reset %przywraca domyślne parametry obiektu delete %usuwa obiekt drawnow %wykonuje zaległe operacje graficzne findobj %szuka obiektu o zadanych parametrach copyobj %tworzy kopię obiektu push button - rzycisk działający po naciśnięciu go myszką slider - suwak radio button - wybór opcji z kilku moŝliwych checkbox - pole wyboru. moŝliwy wybór kilku opcji jednocześnie edit text - pole edycji static text - tekst bez moŝliwości jego edycji popup menu - menu podręczne button group - obszar do ustawiania grupy przycisków tego samego typu Wykonać prosty interfejs graficzny i zaprezentować działanie kilku funkcji function Przycisk_Callback(hObject, eventdata, handles) % hobject handle to Przycisk (see GCBO) persistent ile % definicja zmiennej w której trzymamy liczbe nacisniec przycisku if isempty(ile) % jezli nie ma zadnej wartosci to przypisuje wartosc ile=; end ile = ile + ; % reakcja na nacisniecie. Zwiekszam licznik o str=['liczba nacisniec: ', Int2Str(ile)]; % tekst do wyswietlenia set(handles.tekst,'string',str); % przypisanie wartosci do pola String obiektowi tekst