How do I find the width of a curve at 1/e^2 but there are multiple points at this value

Question

Alexander Reardon 2024-8-8，12:32

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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/2143979-how-do-i-find-the-width-of-a-curve-at-1-e-2-but-there-are-multiple-points-at-this-value

评论： Star Strider 2024-8-8，15:56

I am trying to find the width of a curve taken from the intensity vs x-index of an image (see below) at intensity = 1/e^2, essentially finding the beam diameter of a laser.

The resulting plot is:

The value of 1/e^2 is -3.55e4. Right now its calculating the width from the red points on the plot, but I'd like it to calculate the points from the green points. I've tried making it so it finds the points where the slope is negative, but that doesn't seem to work. Even if you have an idea of how to do this that would be helpful, I can try to figure out the code from there. Still pretty new to matlab.

My code is:

clear
im=imread("D:\THORS Imaging\08.06.24\Result of on_20000-off_20000.tif")
im=imrotate(im, -96,"bilinear")
im=imcrop(im, [200, 450, 700, 150]); 
result=im
imshow(result)
%Sums pixel intensity in each verticle column
vertsum = sum(result, 1); 
%Subtracts maximum intensity
vertsum =vertsum-max(vertsum);  
%Sets threshold for baseline intensity
thresholdhigh = -100; %Threshold value chosen base on intensity of image
%Remove points above the threshold
vertsum = vertsum(vertsum <= thresholdhigh);
%Performs moving average on data
vertsum = movmean(vertsum,100);
%Sets data points fo create the Gaussian fit
[xData, yData] = prepareCurveData( [], vertsum );
%Sets conversion factor between pixels and cm
conversion = 3.5/1024;
%Convert pixels to cm
xcm = xData * conversion;
%Generates plot
plot(xcm, yData ); 
%% Find width of barrier
%Set the height of the fitted curve equal to the distance between 0 and the
%Height of intensity value
min = min(yData)
max=max(yData)
height=max-min
%Sets variable for 1/e^2, chosen due to gaussian shape of the beam
e = (1/((2.718281828459045)^2))
%Sets y-value on the curve at 1/e^2
pointY = max-(height * e)
%Finds nearest left side x-value on curve at 1/e^2
leftIndexWidth = find(yData <= pointY, 1, 'first')
%Finds nearest right side y-value on curve at 1/e^2
rightIndexWidth = find(yData <= pointY, 1, 'last')
%Converts pixel coordinate to cm
leftIndexWidth = leftIndexWidth * conversion
rightIndexWidth = rightIndexWidth * conversion
%Calculates width of curve at 1/e^2
widthpx = rightIndexWidth - leftIndexWidth

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Answer 1

Star Strider 2024-8-8，13:05

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The second plot image and your code do not appear to provide the same results, at least with respect to the plot.

That aside, this should work regardless —

clear

% im=imread("D:\THORS Imaging\08.06.24\Result of on_20000-off_20000.tif")

im = imread('https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/1749384/image.png');

figure

imshow(im)

title('Original')

im=imrotate(im, -96,"bilinear");

im=imcrop(im, [200, 450, 700, 150]);

result=im

result = 151x182x3 uint8 array

result(:,:,1) = Columns 1 through 30 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 49 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 51 59 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 49 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 54 63 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 57 65 54 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 48 48 48 48 49 51 50 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 60 60 51 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 56 61 59 51 48 48 48 48 48 48 48 48 49 54 51 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 56 64 67 60 50 48 48 48 48 48 48 49 56 51 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 55 55 49 49 48 48 48 48 48 48 50 57 50 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 49 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 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49 48 48 48 48 61 64 62 56 50 58 62 57 68 63 54 66 51 49 56 53 49 49 57 58 62 57 54 54 52 49 49 48 48 48 61 62 66 67 56 57 52 49 52 58 63 67 49 53 65 60 50 48 67 56 64 58 51 41 71 47 47 65 54 55 58 66 64 63 69 64 61 54 48 50 55 59 56 62 64 53 54 48 68 47 64 56 68 58 151 159 33 58 55 65 63 68 49 46 62 44 67 60 65 49 57 61 49 66 61 61 49 35 65 56 56 52 60 55 41 39 27 43 67 68 46 69 38 33 35 27 70 62 57 52 64 63 48 59 45 54 50 58 65 62 53 57 54 45 59 43 42 32 41 73 84 101 88 73 47 57 69 64 49 52 51 63 80 52 48 63 49 52 62 63 57 60 57 35 52 68 68 66 62 65 71 86 116 115 59 68 65 57 48 56 60 97 97 51 68 66 60 56 66 68 66 61 56 55 64 59 59 65 61 46 39 42 61 64 57 58 54 50 59 65 62 133 102 54 62 56 50 55 59 60 66 63 59 60 59 60 56 61 66 58 48 51 59 54 55 63 69 67 56 58 54 120 76 55 60 51 49 62 68 65 64 62 60 59 62 67 70 69 69 67 61 53 52 53 60 52 38 41 49 50 49 80 49 54 64 57 64 69 68 68 67 61 51 43 52 60 66 69 62 66 67 50 66 63 65 66 67 55 61 50 48 57 50 53 58 65 57 61 64 68 70 68 54 40 62 67 68 66 42 50 45 80 99 46 58 54 49 62 51 52 62 58 54 56 65 47 69 50 51 54 61 59 53 62 67 63 61 61 60 59 29 102 89 40 62 53 58 67 63 66 66 61 63 50 49 57 67 31 117 76 49 59 57 52 56 53 58 50 53 68 41 45 33 30 57 67 69 70 66 60 68 64 66 56 54 60 57 27 47 58 50 64 64 62 65 64 62 65 64 62 56 47 53 49 68 64 68 53 53 38 59 64 57 65 64 68 69 66 53 40 57 61 59 59 42 39 44 34 45 64 65 67 65 63 68 70 67 55 62 59 63 63 57 67 64 66 57 44 32 42 65 63 53 50 41 27 26 27 41 66 66 66 67 65 59 61 70 67 55 61 65 68 67 68 70 68 67 46 33 54 57 56 60 56 57 40 56 72 53 57 44 48 51 57 67 60 57 66 47 54 57 66 53 63 68 66 68 67 57 54 46 49 54 56 67 46 81 79 51 61 36 40 55 56 63 56 38 34 60 51 59 67 44 56 60 65 51 34 47 52 52 50 42 51 60 66 44 38 56 64 45 59 93 60 30 48 62 61 59 61 67 51 46 40 38 62 55 61 63 59 63 59 32 52 57 37 46 56 55 42 58 56 84 57 32 34 50 45 68 66 65 35 32 67 69 67 69 66 59 56 66 55 40 41 31 54 106 73 51 45 68 69 103 66 48 49 46 58 49 37 64 53 42 61 65 58 65 69 64 53 60 50 46 61 56 117 181 41 47 51 56 63 40 51 33 39 41 60 44 28 43 53 64 52 66 66 57 70 68 57 62 54 40 70 100 146 166 25 48 52 55 52 62 58 27 23 42 67 48 43 46 52 64 66 66 63 58 61 62 61 63 41 56 81 86 74 40 59 50 54 55 48 53 66 65 67 63 57 48 52 61 65 64 54 49 55 63 55 55 63 64 47 40 31 26 35 61 62 52 52 50 48 50 56 64 56 38 61 52 54 54 57 56 50 48 53 56 50 51 61 68 58 55 46 51 71 51 67 62 56 52 53 52 49 60 106 56 54 63 55 49 48 48 48 48 48 48 48 49 53 64 53 50 52 82 117 54 48 64 58 58 59 57 66 99 114 47 38 66 58 55 52 48 48 48 48 48 48 51 56 65 64 65 70 51 128 138 61 54 60 59 55 55 64 51 38 41 36 62 65 46 57 52 48 48 48 48 51 62 49 47 56 60 62 42 123 188 142 82 64 58 52 50 56 60 50 50 57 52 66 50 61 54 49 48 48 48 54 67 52 46 47 37 31 60 147 226 92 51 62 64 55 49 61 40 36 50 66 48 57 56 53 54 53 50 52 50 49 63 66 66 57 69 70 86 181 213 76 46 52 51 57 54 66 69 68 63 67 52 49 48 48 55 66 66 58 50 48 59 64 59 60 142 138 49 27 88 70 57 60 45 53 62 61 50 54 67 69 59 48 49 48 49 55 65 54 50 48 51 52 52 65 55 34 43 63 69 62 46 64 65 53 51 59 68 29 37 48 64 56 59 57 53 56 64 62 60 51 49 54 57 62 58 62 64 65 61 34 44 65 66 61 63 68 69 60 45 31 64 65 67 64 62 59 51 54 60 57 54 58 62 56 53 52 49 51 58 59 62 69 66 63 68 67 60 54 62 45 71 89 75 59 55 47 36 34 56 65 52 52 58 57 58 51 50 50 55 62 60 62 61 56 62 60 61 56 59 46 Columns 61 through 90 52 48 49 49 48 48 48 48 48 48 49 50 51 49 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 127 51 48 48 48 57 51 48 48 48 49 51 53 58 52 51 59 52 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 143 51 48 48 48 55 49 48 48 48 49 51 50 49 48 48 56 50 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 49 159 48 48 48 48 66 66 65 56 49 48 51 52 52 48 48 49 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 51 53 177 48 49 50 49 49 55 58 62 53 48 60 49 48 48 48 48 48 50 48 50 49 48 48 48 48 48 48 50 54 194 48 52 61 58 52 49 51 61 60 49 59 49 48 48 48 48 49 53 50 59 54 48 48 48 48 48 48 48 54 205 50 56 66 61 51 48 49 55 61 53 50 48 48 48 48 48 48 50 50 59 59 53 50 48 48 48 48 48 70 210 51 52 56 59 49 48 48 50 58 62 59 52 48 48 48 48 48 48 48 49 54 64 69 64 49 48 50 53 88 216 51 53 51 49 48 48 48 48 55 65 67 61 51 48 48 48 48 48 48 48 48 52 61 60 48 48 55 61 107 222 48 48 50 52 58 64 61 55 57 62 63 61 53 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 54 51 48 53 60 125 228 48 48 48 48 51 58 59 54 53 57 52 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 51 50 48 49 53 140 233 48 48 48 48 48 49 50 49 48 52 50 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 151 237 48 48 48 48 48 48 48 48 48 52 50 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 167 243 48 48 48 48 48 63 56 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 183 248 51 48 48 48 49 60 64 57 53 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 199 253 53 48 48 48 48 50 53 55 57 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 61 207 255 48 49 50 48 48 48 48 52 58 48 48 48 49 55 59 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 77 213 255 48 52 63 62 50 48 48 51 54 48 48 48 49 56 63 52 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 94 218 255 48 48 50 50 48 48 48 48 48 48 48 48 48 53 58 53 48 48 48 49 50 49 48 49 51 50 48 110 223 255 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 49 49 48 48 48 50 58 57 49 50 54 52 48 126 229 255 48 48 50 48 48 55 51 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 53 62 67 59 50 50 49 48 142 234 255 48 50 67 66 58 64 51 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 52 59 62 55 49 51 51 51 160 240 255 48 55 67 64 50 55 49 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 58 50 48 48 49 57 62 54 176 245 255 48 48 52 52 48 49 49 50 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 54 50 192 251 255 48 50 50 57 62 57 56 58 56 56 52 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 53 204 255 255 49 55 57 56 66 67 67 67 67 69 64 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 50 48 48 48 48 69 210 255 255 48 52 54 51 61 68 66 68 66 63 57 48 48 48 49 51 52 55 57 55 58 57 48 48 48 48 85 215 255 255 48 48 48 48 55 63 61 59 55 51 48 48 48 48 53 60 60 64 66 63 60 54 51 50 48 48 102 221 255 255

imshow(result)

%Sums pixel intensity in each verticle column

vertsum = sum(result, 1);

%Subtracts maximum intensity

vertsum =vertsum-max(vertsum);

%Sets threshold for baseline intensity

thresholdhigh = -100; %Threshold value chosen base on intensity of image

%Remove points above the threshold

vertsum = vertsum(vertsum <= thresholdhigh);

%Performs moving average on data

vertsum = movmean(vertsum,100);

%Sets data points fo create the Gaussian fit

[xData, yData] = prepareCurveData( [], vertsum );

%Sets conversion factor between pixels and cm

conversion = 3.5/1024;

%Convert pixels to cm

xcm = xData * conversion;

L = numel(xcm)

L = 450

%Generates plot

plot(xcm, yData );

%% Find width of barrier

%Set the height of the fitted curve equal to the distance between 0 and the

%Height of intensity value

Ymin = min(yData)

Ymin = -3.7402e+04

Ymax=max(yData)

Ymax = -1.8976e+04

Yheight=Ymax-Ymin

Yheight = 1.8426e+04

%Sets variable for 1/e^2, chosen due to gaussian shape of the beam

% e = (1/((2.718281828459045)^2))

e = exp(-2)

e = 0.1353

%Sets y-value on the curve at 1/e^2

pointY = Ymax-(Yheight * e)

pointY = -2.1470e+04

%Finds nearest left side x-value on curve at 1/e^2

leftIndexWidth = find(yData <= pointY, 1, 'first')

leftIndexWidth = 1

%Finds nearest right side y-value on curve at 1/e^2

rightIndexWidth = find(yData <= pointY, 1, 'last')

rightIndexWidth = 450

%Converts pixel coordinate to cm

leftIndexWidth = leftIndexWidth * conversion

leftIndexWidth = 0.0034

rightIndexWidth = rightIndexWidth * conversion

rightIndexWidth = 1.5381

%Calculates width of curve at 1/e^2

widthpx = rightIndexWidth - leftIndexWidth

widthpx = 1.5347

XL = xlim

XL = 1x2

0 1.5381

zxv = find(diff(sign(yData - pointY)));

for k = 1:numel(zxv)

idxrng = max(1,zxv(k)-1) : min(L,zxv(k)+1);

xv(k,:) = interp1(yData(idxrng), xcm(idxrng), pointY);

end

Intersections = table(xv, ones(size(xv))*pointY, 'VariableNames',{'X','Y'})

Intersections = 2x2 table

X Y ______ ______ 1.1667 -21470 1.2629 -21470

hold on

plot(Intersections.X, Intersections.Y, 'x-r')

hold off

grid

yline(pointY, '--k')

Width = diff(xv)

Width = 0.0962

This code assumes that the relevant intersections exist, and tthat there are only two intersections. I can easily modify it for other situations, if necesary.

.

4 个评论
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Star Strider 2024-8-8，14:31

在 MATLAB Online 中打开

I was an undergraduate chemistry major.

With your latest image, my original code continues to run without error. (Did you change something in my code?)

Try this —

clear

% im=imread("D:\THORS Imaging\08.06.24\Result of on_20000-off_20000.tif")

im = imread('https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/1749494/image.png');

figure

imshow(im)

title('Original')

im=imrotate(im, -96,"bilinear");

im=imcrop(im, [200, 450, 700, 150]);

result=im

result = 151x701x3 uint8 array

result(:,:,1) = Columns 1 through 30 47 48 50 48 64 49 48 66 55 56 51 48 48 48 48 48 51 45 54 43 47 48 58 50 64 58 50 53 49 48 48 49 63 48 50 48 48 56 62 67 54 48 48 48 48 64 48 48 57 44 47 48 48 58 52 50 48 54 56 58 49 52 53 48 48 48 48 49 56 57 48 48 49 48 48 54 60 55 49 61 48 51 48 49 48 48 48 48 59 46 51 58 48 48 48 48 50 53 48 50 53 49 54 48 48 52 68 64 57 51 51 64 51 63 48 48 48 48 50 71 52 52 48 48 48 52 59 57 48 55 63 48 48 48 53 75 124 132 60 56 50 55 52 36 48 51 55 48 48 48 52 48 48 48 48 49 52 52 48 54 57 51 52 53 48 69 152 146 55 59 52 56 48 47 48 50 55 55 54 48 51 50 48 48 48 48 50 49 48 50 52 59 68 59 47 55 91 90 59 57 49 49 48 48 48 48 50 60 60 49 60 56 49 48 48 48 53 51 48 52 60 68 57 59 54 58 66 57 50 51 50 57 55 48 48 52 51 58 58 50 63 63 64 52 48 48 59 51 48 48 48 60 58 62 53 52 56 46 45 48 49 48 48 48 48 51 48 53 56 50 62 60 53 62 50 48 53 49 55 52 48 52 67 62 51 48 48 48 54 49 54 50 48 51 49 48 46 47 52 50 48 49 48 50 48 48 48 48 58 56 49 51 64 50 48 48 48 48 58 49 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48 48 48 52 48 48 48 48 61 53 48 48 49 52 48 50 59 48 48 48 48 48 48 48 48 49 53 48 47 49 48 50 62 48 48 48 49 52 62 62 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 49 51 45 41 53 48 50 57 48 50 55 52 64 61 61 60 56 61 53 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 49 48 50 48 52 60 54 57 48 50 48 59 64 54 48 48 48 48 48 48 48 48 48 50 50 48 51 50 49 48 57 58 48 48 48 50 53 55 49 62 62 53 51 49 48 48 48 48 48 48 48 50 51 50 53 51 55 54 58 57 49 50 48 48 48 45 44 52 51 63 70 53 48 48 48 48 48 48 48 48 48 49 49 48 56 52 48 48 48 48 48 48 48 48 54 56 50 48 50 48 49 48 62 52 50 48 48 48 48 49 48 63 51 48 52 49 48 48 48 48 48 48 56 50 60 64 51 47 52 48 48 48 53 62 55 58 55 48 48 68 50 52 49 48 48 48 48 48 52 49 48 48 56 50 59 54 36 46 65 49 63 48 48 55 52 60 61 49 48 60 48 48 48 48 54 48 48 48 62 55 57 48 76 59 62 56 36 50 49 51 58 48 48 48 48 48 48 52 50 48 48 49 52 49 53 49 54 48 48 49 63 63 75 56 58 62 59 51 53 63 55 53 52 48 48 48 48 52 62 48 48 48 50 48 48 51 61 48 52 65 52 62 54 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48 51 57 62 52 48 48 54 48 53 48 63 55 58 58 59 49 55 61 52 50 49 48 48 60 50 48 48 48 49 53 55 50 61 51 56 51 54 49 66 48 54 48 50 62 64 51 48 62 56 60 64 48 48 67 57 49 48 51 56 54 48 61 68 50 55 56 48 50 61 48 49 51 50 64 67 56 48 48 51 60 54 48 48 54 63 48 52 60 54 49 67 67 69 48 49 63 50 52 49 48 49 51 51 60 61 61 48 49 55 58 51 61 48 50 60 59 58 58 51 48 49 59 65 50 60 57 56 59 54 50 49 49 49 51 55 60 48 49 52 53 53 65 61 49 55 62 53 52 60 49 50 54 51 50 55 48 58 57 62 58 53 54 48 48 51 53 49 54 56 50 55 59 53 48 50 52 48 48 50 60 61 49 51 52 48 48 58 54 53 51 51 50 57 55 48 48 50 53 54 52 48 58 64 55 48 48 51 51 48 50 61 63 59 56 48 48 61 57 52 50 48 48 50 58 52 48 48 48 48 53 52 49 58 56 49 48 55 54 48 48 49 51 52 51 48 48 63 52 48 58 52 48 48 64 53 48 51 49 48 48 48 48 50 50 49 48 48 48 48 49 48 57 62 59 52 51 55 50 48 60 68 58 52 54 49 48 57 55 49 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 55 50 50 53 54 56 53 46 48 48 49 49 49 62 51 55 51 55 63 51 48 53 48 48 48 48 48 54 48 48 48 48 48 48 48 52 49 46 53 49 55 63 53 51 49 52 50 50 48 48 49 48 48 48 48 48 51 59 54 48 49 48 48 48 48 48 48 50 56 48 48 50 55 48 48 49 54 54 48 49 56 50 62 50 59 50 60 49 63 50 67 50 64 48 48 53 48 51 48 48 48 48 49 48 48 51 59 56 48 49 53 51 54 53 66 57 63 49 51 48 48 48 54 58 50 59 53 60 53 49 49 48 48 48 53 59 59 55 48 49 49 48 49 54 61 54 54 52 59 49 48 48 50 55 49 55 57 63 60 52 50 54 52 48 51 54 59 56 49 52 55 49 56 59 51 53 57 55 54 53 55 59 49 49 48 52 61 52 59 55 51 63 67 61 52 48 59 61 50 48 57 58 52 51 49 57 62 58 51 48 51 62 57 55 61 59 61 54 59 52 49 53 52 51 49 48 54 63 54 50 49 55 52 48 49 57 53 51 51 49 48 49 52 53 61 55 51 58 50 51 48 48 48 48 48 48 48 54 51 60 68 66 52 48 55 58 51 48 49 49 48 48 49 49 53 52 54 53 48 61 49 48 48 51 54 49 48 48 51 65 64 51 50 48 53 52 50 48 54 63 51 57 60 50 55 51 49 56 54 58 48 48 48 49 51 48 48 48 48 48 48 48 56 48 48 50 51 49 57 68 50 49 51 48 53 49 52 50 62 64 48 48 48 48 48 51 55 51 48 48 48 49 56 48 48 50 48 56 48 59 63 48 48 49 48 55 61 48 49 50 48 48 49 54 52 52 60 60 48 48 48 52 67 62 60 50 51 65 48 49 56 60 48 49 49 56 57 51 52 48 48 48 54 61 53 51 61 64 50 50 55 59 52 54 55 49 53 62 49 51 53 67 59 53 49 51 48 56 60 50 48 51 60 60 54 54 58 61 55 52 53 49 51 52 48 48 55 60 48 48 48 54 59 52 53 59 50 Columns 61 through 90 58 50 60 65 58 48 47 55 56 58 66 56 60 70 63 54 56 51 54 51 44 48 48 48 48 49 49 54 55 48 48 48 56 63 53 49 47 48 59 65 54 49 51 65 58 49 55 54 48 54 52 36 41 48 48 48 48 48 46 48 50 62 52 52 60 59 51 48 59 51 48 48 48 62 58 63 52 48 48 48 48 46 46 48 48 48 53 50 35 47 26 55 64 60 42 48 48 54 48 48 48 48 48 57 64 68 51 48 48 48 48 48 48 48 48 55 61 54 65 70 48 49 51 52 39 59 48 63 48 49 48 48 48 62 57 61 49 48 48 48 48 61 55 54 48 67 54 48 62 57 48 48 48 48 50 63 48 48 49 58 49 54 49 58 48 51 48 44 49 49 48 51 50 52 59 69 59 48 48 64 48 48 48 48 52 63 53 48 48 48 48 49 50 56 48 47 41 36 59 64 48 48 49 57 67 64 55 51 53 68 57 48 44 44 48 61 51 52 49 49 48 48 52 58 51 51 35 44 67 64 48 50 57 60 56 57 64 57 53 64 64 68 57 46 48 53 52 60 56 62 51 52 60 63 63 59 44 51 53 48 48 53 63 61 48 50 52 51 57 48 60 59 54 44 50 58 60 56 59 58 56 56 51 55 58 54 48 54 56 48 48 55 66 61 53 52 51 44 39 38 56 52 36 45 60 55 48 55 52 48 54 52 48 48 52 55 51 48 48 48 48 50 53 57 56 53 56 49 40 48 48 48 54 52 55 50 48 52 50 48 48 48 48 48 49 50 53 52 49 57 52 48 48 58 56 49 44 47 48 58 48 49 51 49 55 49 48 48 48 48 48 48 48 58 56 39 51 63 52 65 53 48 58 56 54 50 39 44 48 63 56 48 65 49 65 49 48 48 51 48 48 31 47 54 64 50 48 48 48 67 54 48 60 50 56 56 55 49 48 65 48 49 57 48 56 48 48 54 66 48 49 62 48 48 54 48 53 48 48 69 49 48 51 48 57 69 49 48 48 49 63 52 62 48 48 48 51 67 48 48 51 66 48 48 48 49 61 48 49 63 48 48 48 48 49 61 48 51 49 68 53 55 44 52 48 48 54 64 48 51 57 51 49 53 48 50 58 51 48 49 49 48 48 48 47 45 50 62 47 43 48 48 46 50 48 48 55 61 48 48 49 48 49 53 54 56 63 59 49 48 51 55 48 48 47 44 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 53 55 48 48 48 48 48 50 54 57 62 58 56 61 49 53 54 50 48 51 51 48 48 54 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 56 54 48 48 54 51 56 54 48 48 48 49 56 54 48 54 56 48 48 49 48 48 48 48 48 48 48 51 50 48 62 55 48 48 55 45 54 55 48 48 48 48 51 55 56 51 48 48 48 48 48 48 48 56 50 48 48 61 63 52 50 50 48 57 51 48 58 52 48 48 48 48 48 57 65 56 49 48 48 48 48 48 48 60 44 54 49 48 48 56 49 48 48 55 50 48 53 49 49 48 48 48 48 63 58 55 50 48 48 48 48 48 48 52 43 58 48 48 49 64 48 48 62 60 51 55 61 51 68 65 49 48 48 66 51 48 48 50 48 48 48 50 63 60 48 48 50 50 59 44 48 49 67 68 61 62 41 58 69 49 48 48 48 57 49 48 48 66 70 49 48 49 57 65 55 49 51 54 64 53 48 49 56 57 59 57 46 52 60 48 48 48 49 56 49 52 48 48 48 48 48 48 53 61 54 48 48 48 48 48 48 48 49 49 54 66 67 62 48 50 54 48 49 54 50 55 49 48 48 48 48 48 50 51 48 48 48 48 48 48 48 48 48 53 60 60 56 54 50 53 53 49 48 48 48 48 48 48 48 48

imshow(result)

%Sums pixel intensity in each verticle column

vertsum = sum(result, 1);

%Subtracts maximum intensity

vertsum =vertsum-max(vertsum);

%Sets threshold for baseline intensity

thresholdhigh = -100; %Threshold value chosen base on intensity of image

%Remove points above the threshold

vertsum = vertsum(vertsum <= thresholdhigh);

%Performs moving average on data

vertsum = movmean(vertsum,100);

%Sets data points fo create the Gaussian fit

[xData, yData] = prepareCurveData( [], vertsum );

%Sets conversion factor between pixels and cm

conversion = 3.5/1024;

%Convert pixels to cm

xcm = xData * conversion;

L = numel(xcm)

L = 1897

%Generates plot

plot(xcm, yData );

%% Find width of barrier

%Set the height of the fitted curve equal to the distance between 0 and the

%Height of intensity value

Ymin = min(yData)

Ymin = -3.5041e+04

Ymax=max(yData)

Ymax = -2.2454e+04

Yheight=Ymax-Ymin

Yheight = 1.2587e+04

%Sets variable for 1/e^2, chosen due to gaussian shape of the beam

% e = (1/((2.718281828459045)^2))

e = exp(-2)

e = 0.1353

%Sets y-value on the curve at 1/e^2

pointY = Ymax-(Yheight * e)

pointY = -2.4158e+04

%Finds nearest left side x-value on curve at 1/e^2

leftIndexWidth = find(yData <= pointY, 1, 'first')

leftIndexWidth = 1

%Finds nearest right side y-value on curve at 1/e^2

rightIndexWidth = find(yData <= pointY, 1, 'last')

rightIndexWidth = 1897

%Converts pixel coordinate to cm

leftIndexWidth = leftIndexWidth * conversion

leftIndexWidth = 0.0034

rightIndexWidth = rightIndexWidth * conversion

rightIndexWidth = 6.4839

%Calculates width of curve at 1/e^2

widthpx = rightIndexWidth - leftIndexWidth

widthpx = 6.4805

XL = xlim % X-Axis Limits

XL = 1x2

0 7

zxv = find(diff(sign(yData - pointY)));

for k = 1:numel(zxv)

idxrng = max(1,zxv(k)-1) : min(L,zxv(k)+1);

xv(k,:) = interp1(yData(idxrng), xcm(idxrng), pointY);

end

Intersections = table(xv, ones(size(xv))*pointY, 'VariableNames',{'X','Y'})

Intersections = 2x2 table

X Y ______ ______ 6.1535 -24158 6.249 -24158

hold on

plot(Intersections.X, Intersections.Y, 'x-r')

hold off

grid

yline(pointY, '--k')

Width = diff(xv)

Width = 0.0954

.

Alexander Reardon 2024-8-8，15:48

So you knwo the struggle, phd student. It seems like your cropping is different than mine, probably just from downloading it from the web. That code seems to work though, I just needed to add some stuff to calculate the width between the last two points. Thanks for the help!

Star Strider 2024-8-8，15:56

My pleasure!

If my Answer helped you solve your problem, please Accept it!

It might help if you share your data as a file rather than posting it as an image. That could elimiinate some problems, since we’d both be working from the same data.

.

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