for(i=0; i<num-1; ++i) { p_latent_minutia_1 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[i])]; p_rolled_minutia_1 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[i])]; for(j=i+1; j<num;++j) { p_latent_minutia_2 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[j])]; p_rolled_minutia_2 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[j])]; dx_1 = p_latent_minutia_1->x-p_latent_minutia_2->x; dx_2 = p_rolled_minutia_1->x-p_rolled_minutia_2->x; dx_1 = abs(dx_1); dx_2 = abs(dx_2); dy_1 = p_latent_minutia_1->y-p_latent_minutia_2->y; dy_2 = p_rolled_minutia_1->y-p_rolled_minutia_2->y; dy_1 = abs(dy_1); dy_2 = abs(dy_2); if(dx_1>=dist_N | dx_2>=dist_N | dy_1>=dist_N | dy_2>=dist_N) continue; dist_1 = table_dist[dx_1*dist_N+dy_1]; dist_2 = table_dist[dx_2*dist_N+dy_2]; dist = fabs(dist_1-dist_2); if(dist>d_thr) continue; H[i*num+j] = (30-dist)/(25.0); if(H[i*num+j]>1) H[i*num+j] = 1.0; else if(H[i*num+j]<0) H[i*num+j] = 0.0; H[j*num+i] = H[i*num+j]; } }

这段代码是一个嵌套的循环，用于计算并填充二维数组H的值。

外层循环使用变量i从0到num-1遍历，内层循环使用变量j从i+1到num遍历。

在循环中，首先根据corr向量中的元素获取对应的指针p_latent_minutia_1、p_rolled_minutia_1、p_latent_minutia_2和p_rolled_minutia_2，这些指针指向相应的MinuPoint对象。

然后，计算两对指纹模板中的坐标偏移值dx_1、dx_2、dy_1和dy_2，并对它们取绝对值。

接下来，通过查表table_dist获取两对坐标偏移值的距离dist_1和dist_2。

然后，计算dist作为dist_1和dist_2之间的差值的绝对值。

如果dist大于d_thr，则跳过本次循环。

否则，根据一定的公式计算H[i*num+j]的值，并将其限制在0到1之间。同时，将H[i*num+j]的值赋给H[j*num+i]，保持对称性。

最终，二维数组H将被填充完毕。

这段代码的目的是根据指纹模板之间的特征点匹配结果corr，计算出一个相似性矩阵H，用于后续的指纹识别任务。具体的计算逻辑需要查看代码的其他部分才能确定。

相关问题

for(i=0; i<num-1; ++i) { p_latent_minutia_1 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[i])]; p_rolled_minutia_1 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[i])]; for(j=i+1; j<num;++j) { p_latent_minutia_2 = & latent_template.m_minutiae[get<1>(corr[j])]; p_rolled_minutia_2 = & rolled_template.m_minutiae[get<2>(corr[j])]; dx_1 = p_latent_minutia_1->x-p_latent_minutia_2->x; dx_2 = p_rolled_minutia_1->x-p_rolled_minutia_2->x; dy_1 = p_latent_minutia_1->y-p_latent_minutia_2->y; dy_2 = p_rolled_minutia_1->y-p_rolled_minutia_2->y; dist_1 = (dx_1*dx_1)+(dy_1*dy_1); dist_1 = sqrt(dist_1); dist_2 = (dx_2*dx_2)+(dy_2*dy_2); dist_2 = sqrt(dist_2); dist = fabs(dist_1-dist_2); H[i*num+j] = (30-dist)/(25.0); if(H[i*num+j]>1) H[i*num+j] = 1.0; else if(H[i*num+j]<0) H[i*num+j] = 0.0; H[j*num+i] = H[i*num+j]; } }

这段代码是一个嵌套的循环，用于计算两个模板中指纹特征点之间的距离，并将计算结果存储在矩阵`H`中。

外层循环`for(i=0; i<num-1; ++i)`遍历`corr`向量中的元素（即匹配的特征点对），从第一个元素开始到倒数第二个元素。

内层循环`for(j=i+1; j<num;++j)`从外层循环的当前元素的下一个元素开始，遍历到最后一个元素。

在内层循环中，首先通过`get<1>(corr[i])`和`get<2>(corr[i])`获取到当前匹配对的特征点在`latent_template`和`rolled_template`中的索引，然后通过索引获取到对应的特征点。

接下来，计算两个特征点在x轴和y轴上的位移，分别存储在`dx_1`、`dx_2`、`dy_1`和`dy_2`变量中。

然后，分别计算两个特征点之间的欧氏距离`dist_1`和`dist_2`，并通过平方根函数求得真实的距离值。

接下来，计算两个距离之间的差异，并存储在`dist`变量中。

然后，根据一定的公式将距离差异转换为相似度，并存储在矩阵`H`中的相应位置。

最后，将矩阵`H`中对称位置的元素进行设置，保持对称性。

整个循环的目的是计算两个模板中所有特征点对之间的距离，并将相似度结果存储在矩阵`H`中，用于后续的匹配过程。

int num = corr.size(); float *H = new float [num*num](); vector<short> flag_latent(latent_template.m_nrof_minu),flag_rolled(rolled_template.m_nrof_minu); register int i,j,k; MinuPoint *p_latent_minutia_1, *p_latent_minutia_2, *p_rolled_minutia_1, *p_rolled_minutia_2; float dist_1, dist_2, dist; float dx_1, dy_1, dx_2, dy_2;

这段代码是在Matcher::LSS_R_Fast2_Dist_eigen函数内部定义了一些变量和数组，并进行了初始化。下面是对这段代码的解释：

- `int num = corr.size();`：获取变量`corr`的大小，即元素的个数，并将其赋值给变量`num`。

- `float *H = new float [num*num]();`：动态分配一个大小为`num*num`的一维浮点型数组，并初始化为0。这个数组被命名为`H`。

- `vector<short> flag_latent(latent_template.m_nrof_minu),flag_rolled(rolled_template.m_nrof_minu);`：创建了两个名为`flag_latent`和`flag_rolled`的短整型向量，并分别初始化为`latent_template.m_nrof_minu`和`rolled_template.m_nrof_minu`。

- `register int i,j,k;`：定义了三个用于循环迭代的整型变量`i`，`j`和`k`。

- `MinuPoint *p_latent_minutia_1, *p_latent_minutia_2, *p_rolled_minutia_1, *p_rolled_minutia_2;`：定义了四个指向MinuPoint类型的指针变量，分别是`p_latent_minutia_1`，`p_latent_minutia_2`，`p_rolled_minutia_1`和`p_rolled_minutia_2`。

- `float dist_1, dist_2, dist;`：定义了三个浮点型变量`dist_1`，`dist_2`和`dist`。

- `float dx_1, dy_1, dx_2, dy_2;`：定义了四个浮点型变量`dx_1`，`dy_1`，`dx_2`和`dy_2`。

这段代码主要是声明和初始化了一些变量和数组，后续的代码可能会使用这些变量和数组来进行计算和存储数据。