% 计算子弹轨迹 v_b = v_m * tand(fov/2); % 子弹速度,单位:m/s x_b = [0, 0, 0]; % 子弹初始位置 v = v_b * (targets(:,1:3) - x_b); % 相对速度 d = vecnorm(targets(:,1:3) - x_b); % 目标距离 t = d / v_b; % 时间 x_t = targets(:,1:3) - v .* t'; % 目标飞行到达子弹位置的坐标 x_b = x_t(end,:) + v_b * T; % 子弹最终位置优化这段代码
时间: 2023-12-03 21:04:19 浏览: 139
这段代码已经非常简洁和高效,没有太多可以优化的地方。但是,可以考虑对变量名进行改进,使其更加清晰易懂。
例如,将 `x_b` 和 `x_t` 改成 `bullet_pos` 和 `target_pos`,将 `v` 改成 `relative_vel`,将 `d` 改成 `target_dist`,将 `t` 改成 `time_to_target`,将 `v_b` 改成 `bullet_vel`,将 `T` 改成 `flight_time` 等等。这样,代码的可读性和可维护性会更好。
优化后的代码如下:
```
bullet_vel = max_vel * tand(fov / 2);
bullet_pos = [0, 0, 0];
relative_vel = bullet_vel * (targets(:,1:3) - bullet_pos);
target_dist = vecnorm(targets(:,1:3) - bullet_pos);
time_to_target = target_dist / bullet_vel;
target_pos = targets(:,1:3) - relative_vel .* time_to_target';
bullet_final_pos = target_pos(end,:) + bullet_vel * flight_time;
```
这样,代码更加易读易懂,变量名也更加清晰明了。
相关问题
v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; %获取图像中心点的像素坐标 x_res=1920; y_res=1080; v_fov=46; f=50; x_c = x_res / 2; y_c = y_res / 2; %将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标 x_c_rel = - (x_c - 1); y_c_rel = y_c - 1; %将相对坐标转换为实际坐标 x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(10 / 2) * f; y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(9 / 2) * f; end代码修改显示坐标
v = VideoReader('shoujilux7.mp4');
while hasFrame(v)
frame = readFrame(v);
gray_frame = rgb2gray(frame);
% gamma校正
gamma = 1.5;
gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);
% 高斯滤波
sigma = 1;
hsize = ceil(6*sigma);
h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h);
% Otsu阈值分割
T = graythresh(filtered_frame);
[m, n] = size(filtered_frame);
E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8);
% Canny边缘检测
canny_edge = edge(E, 'canny');
% 形态学膨胀
se = strel('disk', 2);
dilated_edge = imdilate(canny_edge, se);
% 连通域分析
stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid');
% 筛选面积最大的连通区域
[~, idx] = max(stats.Area);
centroid = stats.Centroid(idx, :);
% 显示帧和质心
imshow(dilated_edge);
hold on;
plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10);
hold off;
%获取图像中心点的像素坐标
x_res=1920;
y_res=1080;
v_fov=46;
f=50;
x_c = x_res / 2;
y_c = y_res / 2;
%将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标
x_c_rel = - (x_c - 1);
y_c_rel = y_c - 1;
%将相对坐标转换为实际坐标
x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(v_fov / 2) * f;
y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov * y_res / x_res / 2) * f;
% 显示实际坐标
disp(['x: ', num2str(x), ', y: ', num2str(y)]);
end
计算图像中心点的像素坐标(x_c, y_c) 将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标(x_c_rel, y_c_rel),即将像素坐标减去图像中心点的像素坐标。 将相对坐标转换为实际坐标(x, y),即: x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(h_fov / 2) * f y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov / 2) * fMATLAB代码实现
假设图像的宽度为x_res,高度为y_res,水平视场角为h_fov,垂直视场角为v_fov,焦距为f,则可以使用以下MATLAB代码实现:
%获取图像中心点的像素坐标
x_c = x_res / 2;
y_c = y_res / 2;
%将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标
x_c_rel = - (x_c - 1);
y_c_rel = y_c - 1;
%将相对坐标转换为实际坐标
x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(h_fov / 2) * f;
y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov / 2) * f;