float* ptr=new float[20]; for(int i=10; i>=1;i--) *ptr[i]=i*5; delete ptr;

这段代码有几个问题。首先，它应该是*ptr[i]而不是ptr[i]，因为*运算符优先级高于[]运算符。其次，在使用delete删除一个数组之前，应该使用delete[]运算符，而不是delete运算符。最后，由于new运算符分配的是一个大小为20个float的数组，因此在赋值时应该从0开始，而不是从1开始。修正后的代码如下：

float* ptr = new float[20];
for(int i = 0; i < 10; i++) {
    ptr[i] = (i + 1) * 5;
}
delete[] ptr;

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将下面代码写成matlab形式void addGuassianNoise(const int sigma, const Mat origin, Mat& noisy) { Mat noise(origin.size(), CV_32FC1); randn(noise, Scalar::all(0), Scalar::all(sigma)); for (int i = 0; i < noise.rows; i++) { const float* Mx = origin.ptr<float>(i); float* Mn = noise.ptr<float>(i); float* My = noisy.ptr<float>(i); for (int j = 0; j < origin.cols; j++) { My[j] = Mx[j] + Mn[j]; } } }

function addGuassianNoise(sigma, origin)
noisy = zeros(size(origin));
noise = normrnd(0, sigma, size(origin));
for i = 1:size(noise,1)
Mx = origin(i,:);
Mn = noise(i,:);
My = noisy(i,:);
for j = 1:size(noise,2)
My(j) = Mx(j) + Mn(j);
end
end
end

解释一下这些代码 for (int i = 0; i < row; i++) { float* ptrtmp = midImg.ptr<float>(i, 0); float* ptrimg = floatimg.ptr<float>(i, 0); RTF3 = *(ptrimg + col - 1) * (a1 + a2 + b1 + b2) / 2; RTF2 = *(ptrimg + col - 2) * a1 / 2 + *(ptrimg + col - 1) * a2 / 2 + RTF3 * (b1 + b2); for (int j = col - 3; j > -1; j--) { RTF1 = *(ptrimg + j + 1) * a3 + *(ptrimg + j + 2) * a4 + RTF2 * b1 + RTF3 * b2; RTF3 = RTF2; RTF2 = RTF1; *(ptrtmp + j) = c1 * (*(ptrtmp + j) + RTF1); } }

这段代码是一个嵌套的循环，用于对图像数据进行处理。以下是对代码的解释：

for (int i = 0; i < row; i++)
{
    float* ptrtmp = midImg.ptr<float>(i, 0);
    float* ptrimg = floatimg.ptr<float>(i, 0);
    RTF3 = *(ptrimg + col - 1) * (a1 + a2 + b1 + b2) / 2;
    RTF2 = *(ptrimg + col - 2) * a1 / 2 + *(ptrimg + col - 1) * a2 / 2 + RTF3 * (b1 + b2);
    for (int j = col - 3; j > -1; j--)
    {
        RTF1 = *(ptrimg + j + 1) * a3 + *(ptrimg + j + 2) * a4 + RTF2 * b1 + RTF3 * b2;
        RTF3 = RTF2;
        RTF2 = RTF1;
        *(ptrtmp + j) = c1 * (*(ptrtmp + j) + RTF1);
    }
}

外部循环是一个对`row`的循环，`row`表示图像的行数。在每次循环中，变量`i`递增，从0到`row-1`。

在循环体内，首先通过`midImg.ptr<float>(i, 0)`和`floatimg.ptr<float>(i, 0)`分别获取指向midImg和floatimg的第i行的指针，这样就可以访问该行的数据。`ptrtmp`用于访问midImg的第i行，`ptrimg`用于访问floatimg的第i行。

然后，计算了两个临时变量`RTF3`和`RTF2`的值。`RTF3`的计算类似于之前解释的代码段，使用了图像数据的最后一个像素值以及一些权重系数。`RTF2`的计算中，使用了倒数第二个和最后一个像素值，以及其他一些权重系数。

接下来，内部循环是对`col`的逆向循环，`col`表示图像的列数。在每次循环中，变量`j`递减，从`col-3`到-1。

在内部循环中，计算了一个临时变量`RTF1`。这个计算涉及到当前像素值和下一个像素值，以及之前计算得到的临时变量`RTF2`和`RTF3`。然后，将`RTF2`的值赋给`RTF3`，将`RTF1`的值赋给`RTF2`，更新了`RTF3`和`RTF2`的值。

最后，将乘以常数`c1`的结果加到指针`ptrtmp`指向的内存地址中的第j个位置，即对midImg进行更新。

整个代码的目的可能是对图像数据进行滤波和加权计算，然后将结果存储在另一个图像midImg中的相应位置。具体的计算逻辑和权重系数的含义可能需要根据上下文来确定。