function [mask1,mask2,mask3,mask4,mask5,mask6,mask7,mask8] = create_mask(c_size) t_mask=zeros(3*c_size,3*c_size); mask1=t_mask; mask1(1:c_size,1:c_size)=ones(c_size,c_size); mask2=t_mask; mask2(1:c_size,c_size+1:2*c_size)=ones(c_size,c_size); mask3=t_mask; mask3(1:c_size,2*c_size+1:3*c_size)=ones(c_size,c_size); mask4=t_mask; mask4(c_size+1:2*c_size,2*c_size+1:3*c_size)=ones(c_size,c_size); mask5=t_mask; mask5(2*c_size+1:3*c_size,2*c_size+1:3*c_size)=ones(c_size,c_size); mask6=t_mask; mask6(2*c_size+1:3*c_size,c_size+1:2*c_size)=ones(c_size,c_size); mask7=t_mask; mask7(2*c_size+1:3*c_size,1:c_size)=ones(c_size,c_size); mask8=t_mask; mask8(c_size+1:2*c_size,1:c_size)=ones(c_size,c_size); end逐句解释在这段代码

这段代码定义了一个函数 create_mask，该函数接受一个参数 c_size，表示掩码的大小。函数返回八个掩码，分别为 mask1、mask2、mask3、mask4、mask5、mask6、mask7、mask8。

在函数内部，首先定义了一个大小为 3*c_size x 3*c_size 的全零矩阵 t_mask。然后，通过修改 t_mask 的部分元素，生成了八个掩码。

具体来说，每个掩码都由一个 c_size x c_size 的矩形区域和一些全零区域组成。这些矩形区域的位置不同，但它们都是相对 t_mask 矩阵的相对位置。

最后，函数返回八个掩码。每个掩码都可以用来对一个大小为 3*c_size x 3*c_size 的矩阵进行掩码操作，从而得到一个 c_size x c_size 的子矩阵。

相关问题

// Load Sentinel-2 TOA reflectance data. var sentinel = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(table) .map(function(image) { var cloud_mask = ee.Image(0).where( image.select('QA60').bitwiseAnd(1<<10), 1).rename('cloud_mask'); var cloud_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(1024).rightShift(10).rename('cloud_probability'); var cloud_shadow_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(2048).rightShift(11).rename('cloud_shadow_probability'); var cloud_mask_combined = cloud_mask.or(cloud_probability.gt(20)).or(cloud_shadow_probability.gt(20)); return image.addBands(cloud_mask_combined); }) .map(function(image) { return image.clip(table); }); // Function to mask clouds using the Sentinel-2 cloud mask. var maskClouds = function(image) { var cloudMask = image.select('cloud_mask').not(); return image.updateMask(cloudMask); }; // Function to calculate the NDVI. var calculateNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('ndvi'); return image.addBands(ndvi); }; // Function to calculate the EVI. var calculateEVI = function(image) { var evi = image.expression( '2.5 * (nir - red) / (nir + 6 * red - 7.5 * blue + 1)', { 'nir': image.select('B8'), 'red': image.select('B4'), 'blue': image.select('B2') }).rename('evi'); return image.addBands(evi); }; // Apply the cloud mask, calculate the NDVI and EVI, and combine the bands. var sentinel_ndvi_evi = sentinel .map(maskClouds) .map(calculateNDVI) .map(calculateEVI) .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'ndvi', 'evi']); // Function to filter images based on the quality of the NDVI and EVI. var filterQuality = function(image) { var ndvi_quality = image.select('ndvi').qualityMosaic('ndvi').gte(0.6); var evi_quality = image.select('evi').qualityMosaic('evi').gte(0.6); return image.updateMask(ndvi_quality.and(evi_quality)); }; // Filter the images based on the quality of the NDVI and EVI. var sentinel_filtered = sentinel_ndvi_evi.filter(filterQuality); // Create a median composite of the filtered images and display it. var sentinel_median = sentinel_filtered.median(); Map.addLayer(sentinel_median, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, 'Sentinel-2 Median Composite');

这段代码使用 Google Earth Engine 平台加载 Sentinel-2 的 TOA 反射率数据，并对其进行云掩膜、NDVI、EVI 计算，最后使用质量筛选函数过滤图像，并生成中值合成图像。其中，变量 `sentinel` 是 Sentinel-2 图像集合，通过 `filterDate()`、`filterBounds()` 进行时间和空间筛选；`map()` 函数内的代码则是对每个图像进行云掩膜、NDVI、EVI 计算；`maskClouds()`、`calculateNDVI()`、`calculateEVI()` 分别是云掩膜、NDVI、EVI 计算的函数；`sentinel_ndvi_evi` 变量是应用了云掩膜、NDVI、EVI 计算的图像集合，并选择了所需的波段；`filterQuality()` 是质量筛选函数，根据 NDVI 和 EVI 的质量指标进行筛选；`sentinel_filtered` 是经过质量筛选后的图像集合；`sentinel_median` 是经过中值合成的结果，用于可视化。

cpp:230: error: (-215:Assertion failed) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask.sameSize(*psrc1) in function 'cv::binary_op'

这个错误是由于在进行OpenCV的二元操作时，输入的图像和掩模图像的数据类型不一致所引起的。

解决这个问题的方法是，确保输入的图像和掩模图像的数据类型相同。可以通过使用 `cv::Mat::convertTo` 函数将图像转换为正确的数据类型。例如，将输入图像转换为 `CV_8U` 数据类型的代码如下：

cv::Mat src1;
src1.convertTo(src1, CV_8U);

另外，还需要确保掩模图像的大小与输入图像的大小相同。可以使用 `cv::Mat::create` 函数创建一个新的掩模图像，大小与输入图像相同：

cv::Mat mask;
mask.create(src1.size(), CV_8UC1); // 创建一个与输入图像相同大小的掩模图像

这样，就可以保证输入图像和掩模图像的数据类型和大小都是相同的，避免了出现上述错误。