tic parfor i1 = ix1:ix2 corr = zeros(m, n); for j1 = jy1:jy2 H1 = L_r(i1-M:i1+M, j1-M:j1+M); for j = j1-20:j1+20 H2 = R_r(i1-M:i1+M, j-M:j+M); corr(i1, j) = corr2(H1, H2); end rmax = max(max(corr)); if rmax < yuzhi disparity(i1, j1) = NaN; else [m1, n1] = find(corr == rmax); ymax = n1; % 三点曲线拟合 f_1 = corr(i1, ymax-1); f0 = corr(i1, ymax); f1 = corr(i1, ymax+1); ymax_fit = n1 + 0.5*(f_1 - f1)/(f_1 - 2*f0 + f1); disparity(i1, j1) = j1 - ymax_fit; end end end

这段代码在原来的基础上增加了一个并行循环，使用parfor关键字进行并行化处理，加快了程序的运行速度。具体实现包括以下几个步骤：

1. 使用tic函数开始计时。
2. 使用parfor关键字开启并行循环，对每个像素点进行匹配搜索和视差计算。
3. 在并行循环中，每个工作线程独立计算一部分像素点的匹配和视差，减少了计算时间。
4. 使用toc函数结束计时，输出程序运行时间。

需要注意的是，并行循环需要在MATLAB的并行计算环境下运行，而且并不是所有的程序都适合进行并行化处理。在实际应用中，需要根据具体情况进行评估和调优，以保证程序的正确性和性能。

相关问题

clear all close all pathnameL='C:\Users\ACER\Desktop\xiangxianyu\闲鱼\1\双目数据\2018-1-17\fx\L'; filename=strcat(num2str(1),'.bmp'); L=imread([pathnameL filename]); pathnameR='C:\Users\ACER\Desktop\xiangxianyu\闲鱼\1\双目数据\2018-1-17\fx\R'; filename=strcat(num2str(1),'.bmp'); R=imread([pathnameR filename]); [L_r,R_r]=rectify(L,R); L_r=double(L_r); R_r=double(R_r); M=7; %%空间相关窗口半径大小 [m n]=size(L_r); ix1=300; ix2=800; jy1=410; jy2=780; yuzhi=0.6; disparity=zeros(m,n); % %% 原始双目匹配搜寻代码 % tic % for i1=ix1:ix2 % for j1=jy1:jy2 % corr = zeros(m,n); % H1=L_r(i1-M:i1+M,j1-M:j1+M); % for j=j1-20:j1+20 % H2=R_r(i1-M:i1+M,j-M:j+M); % corr(i1,j)=corr2(H1,H2); % end % % rmax=max(max(corr)); % if(rmax<yuzhi) % disparity(i1,j1)=NaN; % else % [m1 n1]=find(corr==rmax); % ymax=n1; % %%三点曲线拟合 % f_1=corr(i1,ymax-1); % f0=corr(i1,ymax); % f1=corr(i1,ymax+1); % ymax_fit=n1+0.5*(f_1-f1)/(f_1-2*f0+f1); % disparity(i1,j1)=j1-ymax_fit; % end

这段代码主要实现了双目视觉图像处理中的匹配搜索以及视差计算。具体实现包括以下步骤：

1. 读取左右两个图像的数据，使用imread函数读取图像数据。
2. 进行校正操作，使用rectify函数对左右图像进行校正，使得它们的对应像素在同一水平线上。
3. 定义空间相关窗口的半径大小，以及搜索区域的范围。
4. 针对每个像素点，在搜索区域内寻找与其匹配的像素点。
5. 根据匹配结果计算视差值，得到左右两个图像之间的深度差异信息。

需要注意的是，该代码并未对搜索范围进行优化，因此可能存在一定的计算误差。同时，视差计算的精度也受到空间相关窗口大小的影响。如果需要更高的精度和效率，可以通过调整搜索区域、优化匹配算法等方式进行改进。

索引超出数组元素的数目(0)。 tic_x=rect(1)+rect(3)/2;怎么改错

这个错误通常是因为你使用了空数组或者索引超出了当前数组的范围。在这种情况下，错误发生在 tic_x=rect(1)+rect(3)/2; 这一行，很可能是因为 rect 数组为空或者长度为 0。

要解决这个问题，你可以先检查一下 rect 数组是否为空或者长度为 0，如果是，那么请检查一下代码逻辑是否正确。另外，你也可以添加一些条件判断来确保你的代码不会访问不存在的数组元素，例如：

if ~isempty(rect) && length(rect) >= 3
    tic_x = rect(1) + rect(3)/2;
else
    % 处理 rect 为空或长度小于 3 的情况
    ...
end

上面的代码中，`~isempty(rect)` 表示当 rect 不为空时才会执行后面的代码。`length(rect) >= 3` 表示当 rect 的长度大于等于 3 时才会执行后面的代码。这样就可以避免访问不存在的数组元素，从而避免出现 "索引超出数组元素的数目" 的错误。