costs = ones(2*p + 1, 2*p +1) * 65537;

这行代码创建了一个大小为(2*p + 1) x (2*p + 1)的矩阵`costs`，并将所有元素初始化为65537。

`ones(2*p + 1, 2*p + 1)`创建了一个全为1的矩阵，其大小为(2*p + 1) x (2*p + 1)。

乘以65537的操作将所有元素都乘以65537，即将矩阵中的所有1替换为65537。

这行代码的目的是初始化一个代价矩阵，用于存储每个搜索窗口位置上的匹配块与当前块的差异代价。通过将所有代价初始化为65537，可以确保在搜索过程中，初始代价足够大，以便能够找到更小的代价值并更新。

相关问题

from pulp import * # 求解问题 prob = LpProblem("物流问题", LpMinimize) # 定义决策变量 Ax = LpVariable("Ax", lowBound=0, cat="Integer") Bx = LpVariable("Bx", lowBound=0, cat="Integer") Cx = LpVariable("Cx", lowBound=0, cat="Integer") Dx = LpVariable("Dx", lowBound=0, cat="Integer") Ex = LpVariable("Ex", lowBound=0, cat="Integer") # 定义目标函数 prob += 200*(Ax+Bx) + 100*(Cx+Dx+Ex) + 25*Ax + 30*Bx + 20*Cx + 35*Dx + 15*Ex, "总成本" # 定义约束条件 prob += Ax + Bx - Dx >= 200 prob += Ax + Bx + Cx - Dx >= 300 prob += Cx + Bx - Dx >= 250 prob += Cx - Dx >= 150 prob += Dx >= 100 prob += Ax <= 400 prob += Bx <= 500 prob += Cx <= 350 prob += Dx <= 450 prob += Ex <= 250 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 2 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4 prob += Ax + Bx <= 200 prob += Cx + Dx + Ex <= 100 # 求解问题 prob.solve() # 输出结果 print("状态：", LpStatus[prob.status]) print("最小化总成本：", value(prob.objective)) print("车辆A在A点分配了", value(Ax), "个物品。") print("车辆B在B点分配了", value(Bx), "个物品。") print("车辆A在C点分配了", value(Cx), "个物品。") print("车辆B在D点分配了", value(Dx), "个物品。") print("车辆B在E点分配了", value(Ex), "个物品。")将此代码改为Lingo17.0可运行的代码

以下是将 Python 代码改写为 Lingo 代码的过程：

TITLE "物流问题"

SETS:
  LOCATIONS /A, B, C, D, E/;

DATA:
  COSTS(A, B) 200, 25
  COSTS(A, C) 0, 20
  COSTS(B, D) 0, 35
  COSTS(C, D) 0, 0
  COSTS(D, E) 100, 15
  DEMAND(A) 0
  DEMAND(B) 0
  DEMAND(C) 0
  DEMAND(D) 0
  DEMAND(E) 0
  CAPACITY 3 4 2 3 4
  UPPER_LIMIT(A) 400
  UPPER_LIMIT(B) 500
  UPPER_LIMIT(C) 350
  UPPER_LIMIT(D) 450
  UPPER_LIMIT(E) 250
  CONSUME(A) 3 4 2 3 4
  CONSUME(B) 3 4 2 3 4
  CONSUME(C) 3 4 2 3 4
  CONSUME(D) 3 4 2 3 4
  CONSUME(E) 3 4 2 3 4
  LIMIT_ABOVE(A, B, D) 200
  LIMIT_ABOVE(A, B, C, D) 300
  LIMIT_ABOVE(B, C, D) 250
  LIMIT_ABOVE(C, D) 150
  LIMIT_BELOW(D) 100
  LIMIT_ABOVE(A, B) 200
  LIMIT_BELOW(C, D, E) 100;

VARIABLES:
  Ax = 0, Bx = 0, Cx = 0, Dx = 0, Ex = 0;

INTEGER VARIABLES:
  Ax, Bx, Cx, Dx, Ex;

OBJECTIVE:
  MIN = 200*(Ax+Bx) + 100*(Cx+Dx+Ex) + 25*Ax + 30*Bx + 20*Cx + 35*Dx + 15*Ex;

CONSTRAINTS:
  Ax + Bx - Dx >= 200;
  Ax + Bx + Cx - Dx >= 300;
  Cx + Bx - Dx >= 250;
  Cx - Dx >= 150;
  Dx >= 100;
  Ax <= 400;
  Bx <= 500;
  Cx <= 350;
  Dx <= 450;
  Ex <= 250;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 2;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4;
  Ax + Bx <= 200;
  Cx + Dx + Ex <= 100;

END. 

注意事项：

1. Lingo 中 SETS 关键字用于定义集合，DATA 关键字用于定义数据，VARIABLES 关键字用于定义变量，OBJECTIVE 关键字用于定义目标函数，CONSTRAINTS 关键字用于定义约束条件，INTEGER VARIABLES 关键字用于定义整数变量。

2. Lingo 中需要对每个变量指定取值范围，比如 Ax = 0 表示 Ax 的取值范围为非负整数。

3. Lingo 中的 LIMIT_ABOVE 和 LIMIT_BELOW 关键字用于定义上限和下限约束条件，比如 LIMIT_ABOVE(A, B, D) 200 表示限制 A 和 B 到 D 的运输量不超过 200。

4. Lingo 中的 END 关键字表示代码结束。

function [motionVectors] = motionEstimation(currentFrame, referenceFrame, blockSize, searchRange) [row, col] = size(currentFrame); mbSize = blockSize; vectors = zeros(2, row*col/mbSize^2); costs = ones(2*searchRange + 1, 2*searchRange + 1) * 65537; for i = 1:mbSize:row-mbSize+1 for j = 1:mbSize:col-mbSize+1 cost = 65537; xBest = 0; yBest = 0; currentBlock = currentFrame(i:i+mbSize-1, j:j+mbSize-1); for m = -searchRange:searchRange for n = -searchRange:searchRange if (i+m >= 1 && i+m+mbSize-1 <= row && j+n >= 1 && j+n+mbSize-1 <= col) referenceBlock = referenceFrame(i+m:i+m+mbSize-1, j+n:j+n+mbSize-1); tempCost = sum(sum(abs(currentBlock - referenceBlock))); if (tempCost < cost) cost = tempCost; xBest = m; yBest = n; end end end end vectors(:, (i-1)/mbSize*col/mbSize + j/mbSize + 1) = [yBest; xBest]; end end motionVectors = vectors; end

这是一个基于块匹配的运动估计MATLAB函数示例。函数接受当前帧`currentFrame`和参考帧`referenceFrame`作为输入，以及块大小`blockSize`和搜索范围`searchRange`。

函数首先初始化运动向量矩阵`vectors`和代价矩阵`costs`，然后使用两个嵌套的循环遍历当前帧中的每个块。对于每个块，它在参考帧中搜索最匹配的块，并计算它们之间的差异代价。最后，它选择代价最小的匹配块，并将其对应的运动向量存储在运动向量矩阵中。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的运动估计算法可能需要更多的优化和改进。此外，该函数假设输入的当前帧和参考帧都是灰度图像，并且块大小必须能够整除图像的尺寸。如果需要处理彩色图像或者处理边界情况，请根据具体需求进行修改。