for i = 1: size(proj, 2) if proj(i) >= thresh && ~in_segment % 开始新的段落 segments = [segments; i]; in_segment = true; elseif proj(i) < thresh && in_segment % 结束当前段落 segments(end, 2) = i - 1; in_segment = false; end end
时间: 2023-12-06 14:40:27 浏览: 29
这是一段 MATLAB 代码,作用是将一维向量 proj 中的连续值大于等于 thresh 的段落提取出来,并以起始和结束索引的形式存储在 segments 中。具体解释如下:
- for 循环遍历 proj 中的每个元素。
- 如果当前元素的值大于等于阈值 thresh,并且不在一个段落内,则表示开始新的段落,将当前索引 i 存入 segments 中。
- 如果当前元素的值小于阈值 thresh,并且在一个段落内,则表示当前段落结束,将 segments 中最后一个元素的结束索引更新为 i-1。
- 最后返回 segments,即为连续值大于等于 thresh 的段落的起始和结束索引。
相关问题
求下面代码中,proj_k矩阵中所有元素的和:V = {vij_k1, vij_k2, vij_k3, vij_k4, vij_k5, vij_k6}; proj_k = zeros(1, 6); h=sum(proj_k); ys_square_sum = sum(sum(ys_square)); for i = 1:6 proj_k(i) = sum(sum(V{i} .* ys)) / sqrt(ys_square_sum); %w_k(i) = proj_k(i)/sum(proj_k) end
根据提供的代码,proj_k 是一个 $1 \times 6$ 的矩阵,V 是一个包含 6 个矩阵的 cell 数组。要求 proj_k 矩阵中所有元素的和,可以在 for 循环中计算 proj_k 的每个元素,并将其累加到一个变量中,最后得到所有元素之和。具体代码如下:
```matlab
V = {vij_k1, vij_k2, vij_k3, vij_k4, vij_k5, vij_k6};
proj_k = zeros(1, 6);
ys_square_sum = sum(sum(ys_square));
for i = 1:6
proj_k(i) = sum(sum(V{i} .* ys)) / sqrt(ys_square_sum);
end
sum_all_proj_k = sum(proj_k);
```
其中,sum_all_proj_k 是 proj_k 矩阵中所有元素之和。
bbox = ndimage.find_objects(stack) widths = [] depths = [] for obj in bbox: # 计算对象在每个轴上的最大宽度和最大深度 subarray = stack[obj] width = subarray.shape[0] depth = subarray.shape[1] for axis in range(1, subarray.ndim): proj = np.max(subarray, axis=axis) proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5) if len(proj_bbox) > 0: proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start if proj_width > width: width = proj_width if proj_depth > depth: depth = proj_depth widths.append(width) depths.append(depth)详细解释每行代码的意思
这段代码的作用是计算给定的三维数组 `stack` 中每个对象在每个轴上的最大宽度和最大深度,并将这些值分别存储在 `widths` 和 `depths` 列表中。
下面是每行代码的详细解释:
1. `bbox = ndimage.find_objects(stack)`
使用 `ndimage.find_objects()` 函数找到 `stack` 中的所有对象,并将它们的边界框存储在 `bbox` 列表中。
2. `widths = []`
创建一个空列表 `widths`,用于存储每个对象在 x 轴上的最大宽度。
3. `depths = []`
创建一个空列表 `depths`,用于存储每个对象在 y 轴上的最大深度。
4. `for obj in bbox:`
对于每个对象的边界框,执行以下操作:
5. `subarray = stack[obj]`
从原始数组 `stack` 中提取出当前对象的子数组。
6. `width = subarray.shape[0]`
将当前子数组在 x 轴上的长度(即宽度)存储在 `width` 变量中。
7. `depth = subarray.shape[1]`
将当前子数组在 y 轴上的长度(即深度)存储在 `depth` 变量中。
8. `for axis in range(1, subarray.ndim):`
对于每个轴(除了 x 轴)执行以下操作:
9. `proj = np.max(subarray, axis=axis)`
在当前轴上对子数组进行最大投影操作,将结果存储在 `proj` 变量中。
10. `proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5)`
找到当前轴上的所有非零像素,并将它们的边界框存储在 `proj_bbox` 列表中。
11. `if len(proj_bbox) > 0:`
如果在当前轴上存在非零像素,则执行以下操作:
12. `proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start`
计算当前轴上非零像素的最大宽度,并将其存储在 `proj_width` 变量中。
13. `proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start`
计算当前轴上非零像素的最大深度,并将其存储在 `proj_depth` 变量中。
14. `if proj_width > width:`
如果当前轴上的最大宽度大于当前子数组在 x 轴上的长度,则将其更新为最大值。
15. `if proj_depth > depth:`
如果当前轴上的最大深度大于当前子数组在 y 轴上的长度,则将其更新为最大值。
16. `widths.append(width)`
将当前子数组在 x 轴上的最大宽度存储在 `widths` 列表中。
17. `depths.append(depth)`
将当前子数组在 y 轴上的最大深度存储在 `depths` 列表中。
最终,`widths` 和 `depths` 列表中存储的就是每个对象在每个轴上的最大宽度和最大深度。