function center_likelihood = getCenterLikelihood(object_likelihood, m) %GETCENTERLIKELIHOOD computes the sum over rectangles of size M. % CENTER_LIKELIHOOD is the 'colour response' [h,w] = size(object_likelihood); n1 = h - m(1) + 1; n2 = w - m(2) + 1; %% equivalent MATLAB function SAT = integralImage(object_likelihood); i = 1:n1; j = 1:n2; center_likelihood = (SAT(i,j) + SAT(i+m(1), j+m(2)) - SAT(i+m(1), j) -SAT(i, j+m(2))) / prod(m); end

这段代码是用来计算一个矩阵中大小为M的矩形的像素值之和的平均值，也可以看作是该矩形的颜色响应值。这个函数的输入参数object_likelihood是一个二维矩阵，表示某个物体的像素概率分布，而m是一个长度为2的向量，表示矩形的高度和宽度。其中，SAT是输入矩阵的积分图像，用于加速像素值之和的计算。最后，函数返回值center_likelihood是一个标量，表示矩形的颜色响应值的平均值。

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function center_likelihood = getCenterLikelihood(object_likelihood, m) %GETCENTERLIKELIHOOD computes the sum over rectangles of size M. % CENTER_LIKELIHOOD is the 'colour response' [h,w] = size(object_likelihood); n1 = h - m(1) + 1; n2 = w - m(2) + 1; %% equivalent MATLAB function SAT = integralImage(object_likelihood); i = 1:n1; j = 1:n2; center_likelihood = (SAT(i,j) + SAT(i+m(1), j+m(2)) - SAT(i+m(1), j) - SAT(i, j+m(2))) / prod(m); end

这是一个 MATLAB 函数，用于计算输入的概率图像 object_likelihood 中，所有大小为 m 的矩形区域的像素值之和的均值。这里用到了积分图像的技术，先通过 integralImage 函数计算出 object_likelihood 的积分图像 SAT，然后利用 SAT 的性质快速计算矩形区域的像素值之和。最后将像素值之和除以矩形区域的像素数 prod(m)，得到均值作为该矩形区域的中心响应 center_likelihood。

具体来说，该函数首先获取 object_likelihood 的大小 [h,w]，然后计算出可以包含大小为 m 的矩形区域的行数 n1 和列数 n2。接着调用 integralImage 函数计算出 object_likelihood 的积分图像 SAT。然后利用两个循环变量 i 和 j，分别遍历所有可以包含大小为 m 的矩形区域的起始行和起始列。对于每个起始位置，利用 SAT 计算该矩形区域的像素值之和，并将其除以矩形区域的像素数 prod(m) 得到均值 center_likelihood。最后将所有矩形区域的均值存储到 center_likelihood 中并返回。

解释一下这段代码 [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

这段代码的作用是获取一个颜色地图的概率分布图。首先，将输入的图像块（im_patch_pwp）和背景直方图（bg_hist）以及前景直方图（fg_hist）作为输入，根据颜色分布计算像素点的概率值，并将结果存储在likelihood_map中。其中，p.n_bins表示直方图的bin数量，p.grayscale_sequence表示是否将图像转换为灰度图像。接着，将likelihood_map中的NaN值设为0，最后通过getCenterLikelihood函数计算得到response_pwp，该值表示图像块中每个像素点作为目标中心的可能性。