解释一下这段代码 [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

这段代码的作用是获取一个颜色地图的概率分布图。首先，将输入的图像块（im_patch_pwp）和背景直方图（bg_hist）以及前景直方图（fg_hist）作为输入，根据颜色分布计算像素点的概率值，并将结果存储在likelihood_map中。其中，p.n_bins表示直方图的bin数量，p.grayscale_sequence表示是否将图像转换为灰度图像。接着，将likelihood_map中的NaN值设为0，最后通过getCenterLikelihood函数计算得到response_pwp，该值表示图像块中每个像素点作为目标中心的可能性。

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详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

这段代码是跟踪算法中的一部分。它将目标模板和当前帧中的搜索区域进行相关运算，以测量目标在搜索区域中的相似度，然后根据相似度对搜索区域进行排名，找到最可能的目标位置。具体地：

- 首先，从当前帧中提取两个不同大小的图像块，即目标模板和搜索区域，并将它们调整为算法所需的标准大小（norm_bg_area和norm_pwp_search_area）。
- 接着，对目标模板进行特征提取，生成一个特征图（xt）。
- 对特征图应用汉宁窗口，然后对窗口后的特征图进行FFT变换，得到频域特征图（xtf）。
- 计算目标模板和搜索区域的频域特征图的相关性，以得到搜索区域的响应（response_cf）。
- 裁剪响应图，只保留与目标大小相似的部分，然后根据HOG单元大小对响应图进行放缩，以与中心似然图的分辨率匹配。
- 对搜索区域进行颜色直方图计算，得到中心似然图（likelihood_map）。
- 将中心似然图中的NaN值设置为0。
- 最后，使用中心似然图计算每个像素点对于目标中心位置的可能性，生成响应图（response_pwp）。

这些响应图最终会被组合在一起，以找到最可能的目标位置。

likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0;

这段代码的作用是将 likelihood_map 中的所有 NaN 值都替换为 0。具体来说，首先使用 isnan 函数找到 likelihood_map 中所有的 NaN 值所在的位置，然后将这些位置上的值全部替换为 0。这个过程可以用逻辑索引来实现，即将逻辑矩阵 `isnan(likelihood_map)` 作为索引，将其对应位置上的元素赋值为 0。最终的结果是 likelihood_map 中所有的 NaN 值都被替换为了 0。