min_scale_factor = scale_step ^ ceil(log(max(5./ sz)) / log(scale_step));详细讲解

这段代码的作用是计算多尺度图像中的最小尺度因子。具体来说，它使用了以下参数：

- `scale_step`：尺度步长，即每个尺度与前一个尺度之间的比例因子。
- `sz`：输入图像的大小。
- `min_scale_factor`：最小尺度因子。

具体的计算步骤如下：

- 首先，找到输入图像的最小边长与 5 的比值，然后用 1 除以这个比值，得到一个值。
- 接着，对这个值取对数，然后除以尺度步长的对数，得到一个比例因子。
- 将这个比例因子向上取整，得到一个整数值。
- 将尺度步长的这个整数次幂作为最小尺度因子，即 `scale_step ^ ceil(log(max(5./ sz)) / log(scale_step))`。

这样，就可以得到最小尺度因子，用于生成多尺度图像。这个尺度因子表示输入图像会被缩放到的最小尺度，同时也是多尺度图像中最小尺度的尺度因子。

相关问题

min_scale_factor = scale_step ^ ceil(log(max(5./ sz)) / log(scale_step)); max_scale_factor = scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ base_target_sz)) / log(scale_step));详解

这段代码是用来计算多尺度图像中的尺度因子的。具体来说，它使用了以下参数：

- `scale_step`：尺度步长，即每个尺度与前一个尺度之间的比例因子。
- `sz`：输入图像的大小。
- `base_target_sz`：目标物体的基准大小。
- `min_scale_factor`：最小尺度因子。
- `max_scale_factor`：最大尺度因子。

具体的计算步骤如下：

- 首先，找到输入图像的最小边长和基准目标大小的最小边长之间的比例，即 `max(5./ sz)` 和 `min([size(im,1) size(im,2)] ./ base_target_sz)`，然后取对数。
- 接着，对这个比例的对数向上取整，得到一个整数值。
- 将尺度步长的这个整数次幂作为最小尺度因子，即 `scale_step ^ ceil(log(max(5./ sz)) / log(scale_step))`。
- 同样地，将尺度步长的比例因子的对数与基准目标大小的最大边长之间的比例的对数向下取整，得到另一个整数值。
- 将尺度步长的这个整数次幂作为最大尺度因子，即 `scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ base_target_sz)) / log(scale_step))`。

这样，就可以得到一系列尺度因子，用于生成多尺度图像。

if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

这段代码实现的是目标跟踪算法中的尺度自适应部分。首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_factors，用于对目标进行尺度变换。在此基础上，计算尺度响应图的权重系数ys，进行傅里叶变换，最后使用汉宁窗口函数来平滑尺度响应图。在计算过程中还进行了一些参数的限制和约束，例如限制尺度模型的面积不超过最大值、限制尺度变换因子的最大和最小值等。