sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3));

时间: 2023-08-21 17:04:33 浏览: 58
这是一个 MATLAB 函数 sub2ind 的使用示例,它的作用是将三维坐标 (bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3)) 转换为一个一维索引。其中 size(histogram) 返回直方图 histogram 的大小,即一个包含三个元素的向量,分别代表直方图在三个维度上的大小。函数的输出是一个 N 行 1 列的向量,每个元素代表对应输入坐标在直方图中的一维索引。
相关问题

hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3));

这是一行 MATLAB 代码,用于将三维数组中指定位置的元素转换为一维数组中的索引。具体来说,它使用 sub2ind 函数将三个一维数组 bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3) 中的元素作为三维数组 histogram 中的索引,将对应位置的元素转换为一维数组中的索引,存储在 hist_indices 中。可以用 hist_indices 来访问或修改对应位置的元素。

function P = getP(histogram, h, w, bin_indices, grayscale_sequence) %GETP computes the scores given the histogram % query the hist for the probability of each pixel if grayscale_sequence hist_indices = bin_indices; else hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3)); end % shape it as a matrix P = reshape(histogram(hist_indices), h, w); end

这是一个MATLAB函数,它的输入参数包括直方图histogram,矩阵的行数和列数h、w,像素值的索引bin_indices,以及是否为灰度图grayscale_sequence。函数的作用是计算每个像素的得分,并将得分生成一个矩阵P返回。 当输入的图像为灰度图时,bin_indices是一个大小为h×w的矩阵,表示图像中每个像素的灰度值。此时直接使用bin_indices作为像素值的索引,即hist_indices = bin_indices,即可得到每个像素的得分。 当输入的图像为彩色图时,bin_indices是一个大小为h×w×3的矩阵,表示图像中每个像素的RGB三个通道的值。此时需要将bin_indices转换为一维索引,以便在直方图中查找每个像素的得分。具体来说,使用MATLAB函数sub2ind将三维索引转换为一维索引,即hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3))。然后根据hist_indices查找直方图中每个像素的得分,并将得分reshape为大小为h×w的矩阵P返回。

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% 参数设置 grid_size = 50; % 500m * 10m land = 500; tree_area = 10; safety_radius = 2.5; heights = [5, 10, 15, 20, 25]; canopy_radius = [2.8, 5.5, 8.5, 11.9, 14.5]; % 已知的树木位置和高度 known_trees = [1, 1, 5; 2, 3, 10; 3, 5, 15]; % 每行表示一个已知树木的位置和高度 % 定义最大树木数目 maximum_trees = grid_size^2; % 网格中最多能种植的树木数目 % 添加已知的树木 x = zeros(grid_size); h = ones(grid_size) * 5; % 假设所有树的初始高度为5米 for i = 1:size(known_trees, 1) x(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = 1; h(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = known_trees(i, 3); end % 定义树冠面积 canopy_diameter = interp1(heights, canopy_radius, h); canopy_area = pi * (canopy_diameter / 2).^2; % 定义目标函数 f = -sum(canopy_area(:)); % 约束条件1:每个网格上种植的树木数目不超过1棵 Aeq = kron(speye(grid_size), ones(1, grid_size)); beq = ones(grid_size, 1); % 约束条件2:树冠不能超出土地边界 tree_indices = find(x); [row, col] = ind2sub([grid_size, grid_size], tree_indices); theta = linspace(0, 2*pi, 100); x_prime = bsxfun(@plus, row', (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* cos(theta)); y_prime = bsxfun(@plus, col', (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* sin(theta)); out_of_bound_indices = find(x_prime < 1 | x_prime > grid_size | y_prime < 1 | y_prime > grid_size); out_of_bound_rows = zeros(length(out_of_bound_indices), grid_size^2); out_of_bound_rows(sub2ind([length(out_of_bound_indices), grid_size^2], repmat((1:length(out_of_bound_indices))', 1, numel(tree_indices)), repmat(tree_indices(out_of_bound_indices), 1, 100))) = 1; A = sparse([out_of_bound_rows; Aeq]); b = [zeros(length(out_of_bound_indices), 1); beq]; % 约束条件3:树木之间需要保持安全距离 dist_matrix = pdist2([row, col], [row, col]); overlap_indices = find(triu(dist_matrix < 2 * safety_radius & dist_matrix > 0)); overlap_rows = zeros(length(overlap_indices), grid_size^2); overlap_rows(sub2ind([length( 错误使用 bsxfun 两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作,为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式,用嘴少量的代码实现attention机制,在上述代码里修改。

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