if size(I_old,2)> 900 I = imresize(I_old,0.1); else I =I_old; end I_gray=rgb2gray(I);

这是一段代码，用于对输入图像进行预处理。

- size(I_old, 2)表示输入图像I_old的宽度。
- if语句判断输入图像的宽度是否大于900像素。如果是，则将图像缩小为原来的0.1倍，即imresize(I_old, 0.1)，并将结果赋值给变量I；否则，直接将I_old赋值给变量I。
- I_gray=rgb2gray(I)将输入图像I转换为灰度图像，并将结果赋值给变量I_gray。

最终，我们得到了经过预处理后的灰度图像I_gray，它可以作为后续图像处理算法的输入。

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I_old = handles.Divice; if size(I_old,2)> 900 I = imresize(I_old,0.1); else I =I_old; end I_gray=rgb2gray(I);

这段代码是将一个 RGB 图像转换为灰度图像，并且如果图像的宽度大于 900，则将图像的大小缩小到原来的 0.1 倍，否则保持原图像大小不变。具体解释如下：

1. `I_old = handles.Divice;` 从 GUI 界面获取图像并赋值给 `I_old`。

2. `if size(I_old,2)> 900` 如果 `I_old` 的宽度大于 900，则执行下面的语句。

3. `I = imresize(I_old,0.1);` 将 `I_old` 缩小为原来的 0.1 倍，并将结果赋值给 `I`。

4. `else` 如果 `I_old` 的宽度小于等于 900，则执行下面的语句。

5. `I =I_old;` 将 `I_old` 赋值给 `I`，即保持原图像大小不变。

6. `I_gray=rgb2gray(I);` 将 RGB 图像 `I` 转换为灰度图像，并将结果赋值给 `I_gray`。

function [one_feat_sps, weight_pool_info]=do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info) img_size=size(one_feat_img); num_units=img_size(1)*img_size(2); dim=img_size(3); one_feat_img=reshape(one_feat_img, [num_units dim]); img_size_org=one_sp_info.img_size; pixel_ind_map=reshape([1: num_units], [img_size(1) img_size(2)]); pixel_ind_map_org=imresize(pixel_ind_map, img_size_org, 'nearest'); pixel_ind_sps=one_sp_info.pixel_ind_sps; num_sp=numel(pixel_ind_sps); weight_pool_info=zeros([num_sp, num_units], 'like', one_feat_img); for idx_sp=1:num_sp pixel_ind_sp_one=pixel_ind_sps{idx_sp}; ind_pixels_in_map=pixel_ind_map_org(pixel_ind_sp_one); [ind_units,~,uniqueIndex] = unique(ind_pixels_in_map); frequency = accumarray(uniqueIndex(:),1)./numel(ind_pixels_in_map); frequency=single(frequency); freq_one_sp=zeros(1, num_units, 'single'); freq_one_sp(ind_units)=frequency; weight_pool_info(idx_sp, :)=freq_one_sp; end one_feat_sps=weight_pool_info*one_feat_img; end， 根据上述代码归纳出所有公式

根据上述代码，可以得到超像素池化的公式如下：

1. 将输入的特征图$\mathbf{X}\in\mathbb{R}^{H\times W\times D}$重塑为$\mathbf{X}'\in\mathbb{R}^{HW\times D}$。

2. 对于每个超像素$\mathbf{S}_i$，找到其包含的像素坐标集合$\mathcal{P}_i$，计算每个像素在超像素中的权重：

$$w_{ij}=\begin{cases} \frac{1}{|\mathcal{P}_i|}, & i\in\mathcal{P}_i \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases}$$

其中，$j$表示输入特征图中的像素索引。

3. 将每个超像素的权重向量$\mathbf{w}_i\in\mathbb{R}^{HW}$与输入特征图$\mathbf{X}'$相乘，得到超像素池化后的特征向量$\mathbf{s}_i\in\mathbb{R}^D$：

$$\mathbf{s}_i=\mathbf{w}_i\mathbf{X}'$$

4. 将所有的超像素池化后的特征向量$\mathbf{s}_i$按行堆叠，得到输出的特征图$\mathbf{Y}\in\mathbb{R}^{N\times D}$，其中$N$为超像素的数量。