提取像素实际上很容易。我不确定您是否想要显示文本需要多少空间的信息,或者您是否想要诸如字母 B 包含多少黑色像素的信息。
版本 1 - 我需要多少空间
所有信息都存储在bbox
变量中。
bbox
包含定义打印文本的矩形的点。
bbox
您可以通过在命令行中键入来获取这些值。输出应如下所示:
>> bbox
bbox =
1592 517 1770 533
您可以通过以下方式获得的个人价值:
bbox(1) % x left
bbox(2) % y top
bbox(3) % x right
bbox(4) % y botom
所以这是你的问题的代码
[w, wRect]=Screen('OpenWindow', 0, [0 128 128],[],[],[],[],128);
Screen('TextFont',w, 'Arial'); %Set font
Screen('TextSize',w, 16); %Set text size
[nx, ny, bbox] = DrawFormattedText(w, 'HowManyPixelsDoIHave?', 'center', 'center', 60);
Screen('Flip',w);
KbWait; %Wait for response before closing
Screen('CloseAll');
pixelWidth = bbox(3) - bbox(1) %x
pixelHeight = bbox(4) - bbox(2) %y
pixelWidth
包含为您的 x 轴打印整个文本(包括空白)所需的像素数。pixelHeight
对你的 y 轴做同样的事情。
我认为你应该看看一些 matlab/octave 基础知识,访问向量的特定元素很容易学习并且非常重要。
版本 2 - 字母 B 需要多少黑色像素
有一个函数Screen('GetImage',
可以将您当前的屏幕保存到一个变量中。对于这个建议,我们创建一个 100 * 100 px 大的窗口。所以如果我们保存我们的窗口,我们会得到一个100*100*3
图像作为变量。*3
告诉我们该图像有三层,即 RGB 颜色空间的 R、G 和 B 值。RGB 的值从 0 到 255。
我们所做的是打开一个黑色[0 0 0]
背景的窗口,并在该屏幕上用稍微亮一点的黑色书写[1 1 1]
。当我们现在与您一起保存窗口时Screen('GetImage',
,第一层会得到这样的结果image(:,:,1)
:
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
只需将其加起来 2 次,您就知道包含多少像素。
WINDOWSIZE = [100 100 200 200]
[w, wRect]=Screen('OpenWindow', 0, [0 0 0] ,WINDOWSIZE );
Screen('TextFont', w, 'Arial'); %Set font
Screen('TextSize', w, 16); %Set text size
Screen('TextColor', w ,[1 1 1]); % rgb for the textfont displays 1
[nx, ny, bbox] = DrawFormattedText(w, 'Ban', 'center', 'center' );
Screen('Flip',w);
ban = Screen('GetImage', w);
KbWait; %Wait for response before closing
[nx, ny, bbox] = DrawFormattedText(w, 'San', 'center', 'center' );
Screen('Flip',w);
san = Screen('GetImage', w);
KbWait; %Wait for response before closing
Screen('CloseAll');
pixelsum_san= sum(sum(san(:,:,1)))
pixelsum_ban =sum(sum(ban(:,:,1)))
结果如下:
pixelsum_san = 79
pixelsum_ban = 90