指针与常量,指向常量的指针

指向常量的指针

不能通过指针来改变所指对的值,但指针本身可以改变,可以指向另外的对象.
const int n=5;
const *pn=&n;
*pn=6;//错误

const char *name1="John";
char s[]="abc";
name1=s;
*name1='1';//错


指针常量

int n1=3;
const int n2=5;
int *const pn=&n1;
pn=&n2;//错误
*pn=6;//正确


例:
cahr *const name1="Jhon";
name1="abc";


对象指针的应用
用指针去间接访问类
ptr->Getx();

参考资源链接:[MATLAB+GUI驱动的细胞荧光图像自动分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/2xudrvppyq?utm_source=wenku_answer2doc_content) 要利用MATLAB GUI实现细胞荧光图像的自动化分割和分析,可以遵循以下步骤: 首先,创建一个图形用户界面,使得用户可以轻松上传图像,并提供必要的参数设置选项。接着,对上传的图像执行预处理步骤,例如中值滤波以减少噪声。 在图像预处理之后,应用OTSU阈值法进行图像分割,将细胞区域从背景中分离出来。对于粘连细胞,可以使用分水岭变换算法进行分割,以识别并分离相邻细胞图像分割完成后,需要进行特征提取,比如测量细胞的大小、形状和荧光强度等。对于神经细胞分析,重点可能是计数突触的数量和评估荧光区域的面积和长度。而对于HEK细胞,分析可能集中在细胞膜荧光强度的评估上。 最后,利用GUI展示分析结果,并提供保存和导出功能,以便用户可以将数据用于进一步的研究。整个过程可以利用MATLAB提供的图像处理工具箱中的函数,结合自定义的GUI组件来实现。 如果希望深入了解更多关于图像处理和GUI开发的细节,推荐查看《MATLAB+GUI驱动的细胞荧光图像自动分析系统》这篇硕士论文。该论文详细介绍了整个分析流程,包括技术选择、算法实现、系统设计以及实验结果分析,对于理解并实现细胞荧光图像的自动化分析具有极大的参考价值。 参考资源链接:[MATLAB+GUI驱动的细胞荧光图像自动分析系统](https://wenku.csdn.net/doc/2xudrvppyq?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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