错误使用 ./ 整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。 出错 test1 (第 12 行) d1 = d1 ./ repmat(sum(d1, 1), size(d1, 1), 1); % 对特征描述符进行归一化处理

这个错误提示是因为在第12行代码中，你尝试将一个整数d1与repmat函数的输出结果相除，而repmat函数输出的是一个双精度矩阵。这会导致维度不匹配的错误。你可以将d1转换为双精度矩阵，或者使用整数除法符号“\”来代替除法符号“/”，因为“\”会自动将整数转换为double类型。例如：

d1 = double(d1) ./ repmat(sum(d1, 1), size(d1, 1), 1);
或者：
d1 = d1 .\ repmat(sum(d1, 1), size(d1, 1), 1);

相关问题

上述代码错误使用 ./ 整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。

这个错误是因为 ./ 运算符只能用于同类型的数据之间进行元素级别的除法运算。如果一个操作数是整数类型，而另一个操作数是双精度类型，则会出现这个错误。

为了解决这个问题，可以将整数操作数转换为双精度类型。可以使用 double 函数将整数类型的操作数转换为双精度类型，例如：

mask = double(mask);

将 mask 转换为双精度类型之后，就可以使用 ./ 运算符进行元素级别的除法运算了。

修改后的代码如下：

% 读取彩色图像
img = imread('2.jpg'); % 需要根据实际情况修改路径

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 生成遮挡图像
mask = zeros(size(gray_img));
mask(100:200, 100:200) = 1;

% 对原始图像进行遮挡处理
masked_img = gray_img;
masked_img(mask == 1) = 0;

% 使用增广拉格朗日算法进行图像补全
lambda = 0.1;   % 拉格朗日乘子
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6;     % 收敛精度

% 初始化补全图像
recovered_img = masked_img;

for iter = 1:max_iter
    % 计算梯度
    [gx, gy] = gradient(recovered_img);
    
    % 计算拉格朗日乘子对应的梯度
    [glx, gly] = gradient(lambda * mask);
    
    % 更新补全图像
    recovered_img = recovered_img - 1/8 * (gx + gy + glx + gly);
    
    % 判断是否收敛
    if norm(gx(:) + gy(:) + glx(:) + gly(:)) < tol
        break;
    end
end

% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1); imagesc(gray_img); colormap(gray); title('原始图像');
subplot(1, 3, 2); imagesc(masked_img); colormap(gray); title('遮挡图像');
subplot(1, 3, 3); imagesc(recovered_img); colormap(gray); title('补全图像');

上述代码错误使用 .* 整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。

该错误通常是由于 MATLAB 中的隐式类型转换导致的，通常可以通过显式类型转换来解决。在这种情况下，可以将 `img` 数组转换为双精度类型，以便与 `mask` 数组进行相乘，如下所示：

% 读取图像
img = imread('input.jpg');

% 对图像进行缺失处理
mask = rand(size(img)) > 0.5; % 随机生成缺失掩模
img_masked = double(img) .* mask; % 将掩模应用到原图像上

% 使用加速近邻梯度算法进行图像补全
lambda = 1 / sqrt(max(size(img_masked))); % 正则化参数
max_iter = 200; % 最大迭代次数
epsilon = 1e-5; % 迭代终止条件
L = zeros(size(img_masked)); % 初始化低秩矩阵
S = zeros(size(img_masked)); % 初始化稀疏矩阵
Y = zeros(size(img_masked)); % 初始化拉格朗日乘子矩阵
for i = 1:max_iter % 迭代求解
    % 更新低秩矩阵和稀疏矩阵
    [L, S] = proximal_operator(img_masked - S - (1/lambda) * Y, 1/lambda);
    % 更新拉格朗日乘子矩阵
    Y = Y + lambda * (img_masked - L - S);
    % 判断是否满足迭代终止条件
    if norm(img_masked - L - S, 'fro') / norm(img_masked, 'fro') < epsilon
        break;
    end
end
img_reconstructed = uint8(L + S); % 重构图像

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(img_masked); title('缺失图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(img_reconstructed); title('补全后图像');

在上述代码中，`img` 数组被转换为双精度类型，以便与 `mask` 数组进行相乘。在其他方面，代码与前面给出的代码示例相同。