im_ = single(im_);

这是一个MATLAB代码，用于将变量im_中的图像数据类型从默认的无符号8位整数（uint8）转换为单精度浮点数（single）。single是MATLAB中的一种数据类型，用于存储单精度浮点数。转换为单精度浮点数可以提高图像处理的精度和效率，因为单精度浮点数可以存储更多的小数位数，同时在计算时也更加高效。

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解释一下这段代码function out = getFeatureMap(im_patch, feature_type, cf_response_size, hog_cell_size) switch feature_type case 'fhog' temp = fhog(single(im_patch), hog_cell_size); h = cf_response_size(1); w = cf_response_size(2); out = zeros(h, w, 28, 'single'); out(:,:,2:28) = temp(:,:,1:27); if hog_cell_size > 1 im_patch = mexResize(im_patch, [h, w] ,'auto'); end % if color image if size(im_patch, 3) > 1 im_patch = rgb2gray(im_patch); end out(:,:,1) = single(im_patch)/255 - 0.5; case 'gray' if hog_cell_size > 1, im_patch = mexResize(im_patch,cf_response_size,'auto'); end if size(im_patch, 3) == 1 out = single(im_patch)/255 - 0.5; else out = single(rgb2gray(im_patch))/255 - 0.5; end end end

这段代码是一个用于获取图像特征映射的函数。它接受四个参数：im_patch表示输入图像块，feature_type表示特征类型，cf_response_size表示输出特征映射的大小，hog_cell_size表示HOG特征单元的大小。

该函数使用switch语句根据特征类型进行不同的处理。当特征类型为'fhog'时，它会先使用fhog函数计算输入图像块的HOG特征，然后将其放入输出特征映射的第2到第28个通道（因为HOG特征是28维的）。如果HOG特征单元的大小大于1，则会对输入图像块进行缩放。如果输入图像块是彩色图像，则会将其转换为灰度图像。最后，将输入图像块归一化并存储在输出特征映射的第1个通道中。

当特征类型为'gray'时，它会先根据HOG特征单元的大小对输入图像块进行缩放，然后判断输入图像块是否为灰度图像。如果是，则直接归一化并存储在输出特征映射中；如果不是，则先将其转换为灰度图像再进行归一化。

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。