<div dir="ltr">For the archives, this is answered here: <a href="http://imagej.net/pipermail/imagej-devel/2015-January/002439.html">http://imagej.net/pipermail/imagej-devel/2015-January/002439.html</a></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jan 28, 2015 at 7:36 PM, Francis OBrien <span dir="ltr"><<a href="mailto:francisobrien2007@gmail.com" target="_blank">francisobrien2007@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Hello,</div><div><br></div><div>How do I run the following code in ImageJ?</div><div><br></div><div><pre>/*
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 * #L%
 */

package net.imagej.autoscale;

import net.imglib2.IterableInterval;
import net.imglib2.histogram.Histogram1d;
import net.imglib2.histogram.Real1dBinMapper;
import net.imglib2.type.numeric.RealType;

import org.scijava.plugin.Parameter;
import org.scijava.plugin.Plugin;

/**
 * Computes a confidence interval containing percentages of the an entire set of
 * values in an {@link IterableInterval}.
 * 
 * @author Barry DeZonia
 */
@Plugin(type = AutoscaleMethod.class, name = "Confidence Interval")
public class ConfidenceIntervalAutoscaleMethod<T extends RealType<T>> extends
        AbstractAutoscaleMethod<T>
{

        // -- instance variables --

        private double lowerTail, upperTail;

        @Parameter
        private AutoscaleService autoscaleService;

        // -- ConfidenceIntervalAutoscaleMethod methods --

        /**
         * Construct a confidence interval that contains 95% of the data range.
         */
        public ConfidenceIntervalAutoscaleMethod() {
                this(0.025, 0.025); // fit 95% of the data range
        }

        /**
         * Construct a confidence interval with user specified percentages of the data
         * range. Ranges are specified as fractions of 1. They must sum to less than
         * 1.
         * 
         * @param lowerTailProportion The proportion of the distribution to be treated
         *          as lower tail values
         * @param upperTailProportion The proportion of the distribution to be treated
         *          as upper tail values
         */
        public ConfidenceIntervalAutoscaleMethod(double lowerTailProportion,
                double upperTailProportion)
        {
                setTailProportions(lowerTailProportion, upperTailProportion);
        }

        /**
         * Returns the fractional proportion of the distribution to count as in lower
         * tail.
         */
        public double getLowerTailProportion() {
                return lowerTail;
        }

        /**
         * Returns the fractional proportion of the distribution to count as in upper
         * tail.
         */
        public double getUpperTailProportion() {
                return upperTail;
        }

        /**
         * Sets the fractional proportions of the distribution.
         * 
         * @param lower A fraction of 1 specifying the size of the lower tail
         * @param upper A fraction of 1 specifying the size of the upper tail
         */
        public void setTailProportions(double lower, double upper) {
                if (lower < 0 || lower > 1) {
                        throw new IllegalArgumentException(
                                "lower tail fraction must be between 0 and 1");
                }
                if (upper < 0 || upper > 1) {
                        throw new IllegalArgumentException(
                                "upper tail fraction must be between 0 and 1");
                }
                if (lower + upper >= 1) {
                        throw new IllegalArgumentException("tails must not span whole data range");
                }
                lowerTail = lower;
                upperTail = upper;
        }

        // -- AutoscaleMethod methods --

        @Override
        public DataRange getRange(IterableInterval<T> interval) {
                // pass one through data
                DataRange range = autoscaleService.getDefaultIntervalRange(interval);
                // pass two through data
                Real1dBinMapper<T> mapper =
                        new Real1dBinMapper<T>(range.getMin(), range.getMax(), 1000, false);
                Histogram1d<T> histogram = new Histogram1d<T>(mapper);
                histogram.countData(interval);
                // calc some sizes
                long totValues = histogram.distributionCount();
                long lowerSize = (long) Math.floor(lowerTail * totValues);
                long upperSize = (long) Math.floor(upperTail * totValues);
                // determine bin number containing > than lower tail size
                long soFar = 0;
                int bottom = 0;
                while (soFar < lowerSize) {
                        soFar += histogram.frequency(bottom++);
                }
                while (histogram.frequency(bottom) == 0) {
                        bottom++;
                }
                // determine bin number containing < upper tail size
                soFar = 0;
                int top = 999;
                while (soFar < upperSize) {
                        soFar += histogram.frequency(top--);
                }
                while (histogram.frequency(top) == 0) {
                        top--;
                }
                // determine approx boundaries
                T approxMin = interval.firstElement().createVariable();
                T approxMax = approxMin.createVariable();
                histogram.getLowerBound(bottom, approxMin);
                histogram.getUpperBound(top, approxMax);
                double min = approxMin.getRealDouble();
                double max = approxMax.getRealDouble();
                // return them
                return new DataRange(min, max);
        }

}</pre><pre><br></pre><pre></pre></div></div>
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