解释这行代码ratio=status(i).BoundingBox(1,4)/status(i).BoundingBox(1,3);

这行代码计算了一个矩形框的长宽比，其中status(i)表示第i个物体的状态，BoundingBox(1,4)表示矩形框的右下角坐标，BoundingBox(1,3)表示矩形框的左上角坐标。具体而言，这行代码先计算了矩形框的宽度，即右下角横坐标减去左上角横坐标，然后除以矩形框的高度，即右下角纵坐标减去左上角纵坐标，得到了长宽比。

相关问题

解释这行代码status(i).BoundingBox(1,4)

这行代码是在访问名为status的函数，并传递参数i，然后调用该函数返回的对象的BoundingBox方法，并传递参数1和4。这个方法可能会返回一个矩形框，表示某个物体在图像中的位置和大小。具体实现可能因编程语言和上下文而异。

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

这段代码是一个人脸追踪器的实现，输入参数是一个包含多个人脸信息的向量faces。该函数会对每个人脸进行处理，首先将人脸的位置和大小进行归一化，然后遍历已知人脸向量faces_，判断该人脸是否与已知人脸的位置相近，若相近则更新该已知人脸的状态，否则将该人脸加入已知人脸向量faces_。对于已知人脸的状态，如果人脸没有注视相机，则重置计时器；如果人脸开始注视相机，则开始计时；如果人脸一直注视相机，则更新计时器状态。最后，将已经过期的人脸状态从已知人脸向量faces_中删除。该代码实现了简单的人脸追踪与状态更新，但也存在一些不准确的情况，需要进一步改进。