函数或变量 'fhog' 无法识别。 出错 get_fhog (第 18 行) hog_image = fhog(single(im(:,:,:,k)), cell_size, fparam.nOrients); 出错 extract_features (第 62 行) feature_map{ind} = feat.getFeature(img_samples{img_sample_ind}, feat.fparams, gparams); 出错 tracker (第 347 行) xl = extract_features(im, sample_pos, currentScaleFactor, features, global_fparams, feature_extract_info); 出错 testing_ECO_HC (第 121 行) results = tracker(params); 出错 demo_ECO_HC (第 13 行) results = testing_ECO_HC(seq);

这个错误提示表明在你的代码中，函数或变量 'fhog' 无法被识别。有几个可能的原因导致这个问题：

1. 检查是否正确导入了包含 'fhog' 函数的相关库或脚本。确保正确设置函数库路径，并且库文件可用。
2. 检查是否正确定义了 'fhog' 函数。确保该函数在代码中被正确实现，并且没有拼写错误或语法错误。
3. 检查是否正确调用了 'fhog' 函数。确保在调用函数时传递了正确的参数，并且参数类型与函数定义相匹配。

请仔细检查上述三个方面，特别是确保 'fhog' 函数在代码中被正确定义和导入。如果问题仍然存在，请提供更多相关代码，以便我能更好地帮助你解决问题。

相关问题

警告: 名称不存在或不是目录: D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\matconvnet\matlab\mex > 位置：path (第 109 行) 位置: addpath (第 86 行) 位置: setup_paths (第 20 行) 位置: demo_ECO_HC (第 6 行) 警告: 名称不存在或不是目录: D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\matconvnet\matlab > 位置：path (第 109 行) 位置: addpath (第 86 行) 位置: setup_paths (第 21 行) 位置: demo_ECO_HC (第 6 行) 警告: 名称不存在或不是目录: D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\matconvnet\matlab\simplenn > 位置：path (第 109 行) 位置: addpath (第 86 行) 位置: setup_paths (第 22 行) 位置: demo_ECO_HC (第 6 行) 警告: Error when using the mexResize function. Using Matlab's interpolation function instead, which is slower. Try to run the compile script in "external_libs/mexResize/". The error was: MEX 文件 'D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\mexResize\mexResize.mexw64' 无效: 找不到指定的模块。 出错 tracker (第 69 行) [~] = mexResize(ones(5,5,3,'uint8'), [3 3], 'auto'); 出错 testing_ECO_HC (第 121 行) results = tracker(params); 出错 demo_ECO_HC (第 13 行) results = testing_ECO_HC(seq); > 位置：tracker (第 71 行) 位置: testing_ECO_HC (第 121 行) 位置: demo_ECO_HC (第 13 行) 无法执行赋值，因为此类型的变量不支持使用点进行索引。 出错 get_fhog (第 6 行) fparam.nOrients = 9; 出错 get_fhog (第 18 行) hog_image = get_fhog(single(im(:,:,:,k)), cell_size, fparam.nOrients); 出错 extract_features (第 62 行) feature_map{ind} = feat.getFeature(img_samples{img_sample_ind}, feat.fparams, gparams); 出错 tracker (第 347 行) xl = extract_features(im, sample_pos, currentScaleFactor, features, global_fparams, feature_extract_info); 出错 testing_ECO_HC (第 121 行) results = tracker(params); 出错 demo_ECO_HC (第 13 行) results = testing_ECO_HC(seq); >>

这些警告和错误提示表明在指定的路径中找不到一些文件或目录。可能的原因包括：

1. 指定的路径不正确，请确保路径中的斜杠方向和拼写是正确的。
2. 某些文件或目录确实不存在于指定的路径中。请检查这些路径是否包含所需的文件和目录。
3. 某些文件或目录可能已经被删除或移动到其他位置。

根据错误提示，有一些可能的问题：

1. 无法找到 'D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\matconvnet\matlab\mex' 目录。
2. 无法找到 'D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\matconvnet\matlab' 目录。
3. 无法找到 'D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\matconvnet\matlab\simplenn' 目录。
4. 无法找到 'D:\ECO-master_CVPR2017\ECO-master\external_libs\mexResize\mexResize.mexw64' 文件。

请确保这些文件和目录存在于指定的路径中，并且路径是正确的。如果文件确实不存在或已经被移动，你需要更新相关代码中的路径。

另外，还有一个关于无法执行赋值的错误，这可能是因为代码中某个变量的类型不支持使用点进行索引。你需要检查相关代码，确保在赋值操作中使用的变量是正确的类型，并且支持使用点进行索引。

希望这些解释能帮到你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

解释一下这段代码function out = getFeatureMap(im_patch, feature_type, cf_response_size, hog_cell_size) switch feature_type case 'fhog' temp = fhog(single(im_patch), hog_cell_size); h = cf_response_size(1); w = cf_response_size(2); out = zeros(h, w, 28, 'single'); out(:,:,2:28) = temp(:,:,1:27); if hog_cell_size > 1 im_patch = mexResize(im_patch, [h, w] ,'auto'); end % if color image if size(im_patch, 3) > 1 im_patch = rgb2gray(im_patch); end out(:,:,1) = single(im_patch)/255 - 0.5; case 'gray' if hog_cell_size > 1, im_patch = mexResize(im_patch,cf_response_size,'auto'); end if size(im_patch, 3) == 1 out = single(im_patch)/255 - 0.5; else out = single(rgb2gray(im_patch))/255 - 0.5; end end end

这段代码是一个用于获取图像特征映射的函数。它接受四个参数：im_patch表示输入图像块，feature_type表示特征类型，cf_response_size表示输出特征映射的大小，hog_cell_size表示HOG特征单元的大小。

该函数使用switch语句根据特征类型进行不同的处理。当特征类型为'fhog'时，它会先使用fhog函数计算输入图像块的HOG特征，然后将其放入输出特征映射的第2到第28个通道（因为HOG特征是28维的）。如果HOG特征单元的大小大于1，则会对输入图像块进行缩放。如果输入图像块是彩色图像，则会将其转换为灰度图像。最后，将输入图像块归一化并存储在输出特征映射的第1个通道中。

当特征类型为'gray'时，它会先根据HOG特征单元的大小对输入图像块进行缩放，然后判断输入图像块是否为灰度图像。如果是，则直接归一化并存储在输出特征映射中；如果不是，则先将其转换为灰度图像再进行归一化。