trans_row = mod(row - 1 + floor((use_sz(1)-1)/2), use_sz(1)) - floor((use_sz(1)-1)/2); trans_col = mod(col - 1 + floor((use_sz(2)-1)/2), use_sz(2)) - floor((use_sz(2)-1)/2); init_pos_y = permute(2*pi * trans_row / use_sz(1), [1 3 2]); init_pos_x = permute(2*pi * trans_col / use_sz(2), [1 3 2]); max_pos_y = init_pos_y; max_pos_x = init_pos_x;详解

这段代码主要是用于计算在傅里叶域中的初始位置和最大位置，其中row和col表示图像中的像素位置，use_sz表示傅里叶变换后的图像大小。具体解释如下：

- trans_row和trans_col表示将像素位置进行平移后得到的新的位置，即将原图中的像素位置转换为傅里叶变换后的位置。
- init_pos_y和init_pos_x表示傅里叶变换后的图像中，每个像素的初始位置，即傅里叶域中每个像素的相位，其值为2π乘以该像素位置除以图像大小。
- max_pos_y和max_pos_x表示傅里叶域中，每个像素的最大位置，即傅里叶域中每个像素的最大相位，其值等于对应像素的初始相位。

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[max_resp_row, max_row] = max(response, [], 1); [init_max_response, max_col] = max(max_resp_row, [], 2); max_row_perm = permute(max_row, [2 3 1]); col = max_col(:)'; row = max_row_perm(sub2ind(size(max_row_perm), col, 1:size(response,3))); trans_row = mod(row - 1 + floor((use_sz(1)-1)/2), use_sz(1)) - floor((use_sz(1)-1)/2); trans_col = mod(col - 1 + floor((use_sz(2)-1)/2), use_sz(2)) - floor((use_sz(2)-1)/2); init_pos_y = permute(2pi * trans_row / use_sz(1), [1 3 2]); init_pos_x = permute(2pi * trans_col / use_sz(2), [1 3 2]); max_pos_y = init_pos_y; max_pos_x = init_pos_x; % pre-compute complex exponential exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); % gradient_step_size = gradient_step_size / prod(use_sz); ky2 = ky.ky; kx2 = kx.kx; iter = 1; while iter <= iterations % Compute gradient ky_exp_ky = bsxfun(@times, ky, exp_iky); kx_exp_kx = bsxfun(@times, kx, exp_ikx); y_resp = mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'); resp_x = mtimesx(responsef, exp_ikx, 'speed'); grad_y = -imag(mtimesx(ky_exp_ky, resp_x, 'speed')); grad_x = -imag(mtimesx(y_resp, kx_exp_kx, 'speed')); ival = 1i * mtimesx(exp_iky, resp_x, 'speed'); H_yy = real(-mtimesx(bsxfun(@times, ky2, exp_iky), resp_x, 'speed') + ival); H_xx = real(-mtimesx(y_resp, bsxfun(@times, kx2, exp_ikx), 'speed') + ival); H_xy = real(-mtimesx(ky_exp_ky, mtimesx(responsef, kx_exp_kx, 'speed'), 'speed')); det_H = H_yy . H_xx - H_xy . H_xy; % Compute new position using newtons method max_pos_y = max_pos_y - (H_xx .* grad_y - H_xy .* grad_x) ./ det_H; max_pos_x = max_pos_x - (H_yy .* grad_x - H_xy .* grad_y) ./ det_H; % Evaluate maximum exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); iter = iter + 1; end max_response = 1 / prod(use_sz) * real(mtimesx(mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'), exp_ikx, 'speed')); % check for scales that have not increased in score ind = max_response < init_max_response; max_response(ind) = init_max_response(ind); max_pos_y(ind) = init_pos_y(ind); max_pos_x(ind) = init_pos_x(ind); [max_scale_response, sind] = max(max_response(:)); disp_row = (mod(max_pos_y(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(1); disp_col = (mod(max_pos_x(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(2); end代码详解

这段代码是一个视觉目标跟踪算法中的一部分，用于在图像中追踪目标的位置。具体来说，该代码实现了一种基于傅里叶变换的跟踪方法，该方法通过计算目标与模板之间的相似度得出目标的位置。该方法的关键是将目标与模板都转换到频域，然后通过计算它们的逐点乘积得出它们的相似度，从而确定目标的位置。

具体来说，该代码首先计算出目标与模板的傅里叶变换。然后，它计算出目标与模板的逐点乘积，并将其转换回时域。接下来，它通过牛顿迭代法来寻找目标的最优位置，同时计算出目标在不同尺度下的最大响应值。最后，它选择响应值最大的尺度，并输出目标的位置。

需要注意的是，该代码中的一些变量是根据具体的实现而命名的，因此可能需要参考更完整的代码来理解其含义。

请翻译以下每一行代码：function [ trans_data ] = row_trans( data ) [row, col] = size(data); trans_row = row / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : trans_row for j = 1 : col trans_data(i, j) = (data(i * 2 - 1, j)+data(i * 2, j))/2 ; end end for i = trans_row + 1 : row for j = 1 : col trans_data(i, j) = data((i - trans_row) * 2 - 1, j) - trans_data(i - trans_row, j); end end end

这段代码的作用是将输入的二维矩阵 `data` 沿着行方向进行一次小波变换，并返回变换后的矩阵 `trans_data`。

- `function [ trans_data ] = row_trans( data )`：定义了一个名为 `row_trans` 的函数，该函数有一个输入参数 `data`，表示需要进行小波变换的二维矩阵，返回值为变换后的矩阵 `trans_data`。
- `[row, col] = size(data);`：获取输入矩阵 `data` 的行数和列数，并将它们分别赋值给变量 `row` 和 `col`。
- `trans_row = row / 2;`：计算变换后矩阵的行数，即输入矩阵行数的一半，并将其赋值给变量 `trans_row`。
- `trans_data = zeros(row, col);`：初始化变换后的矩阵 `trans_data`，使其大小与输入矩阵 `data` 相同，并将其元素全部赋值为 0。
- `for i = 1 : trans_row`：循环变量 `i` 从 1 到 `trans_row` 进行遍历，表示要对前一半行进行小波变换。
- `for j = 1 : col`：循环变量 `j` 从 1 到 `col` 进行遍历，表示要对每一列进行小波变换。
- `trans_data(i, j) = (data(i * 2 - 1, j)+data(i * 2, j))/2 ;`：对输入矩阵 `data` 中的第 `i*2-1` 行和第 `i*2` 行的元素进行平均，并将结果赋值给变换后矩阵 `trans_data` 中的第 `i` 行和第 `j` 列的元素。
- `for i = trans_row + 1 : row`：循环变量 `i` 从 `trans_row + 1` 到 `row` 进行遍历，表示要对后一半行进行小波变换。
- `for j = 1 : col`：循环变量 `j` 从 1 到 `col` 进行遍历，表示要对每一列进行小波变换。
- `trans_data(i, j) = data((i - trans_row) * 2 - 1, j) - trans_data(i - trans_row, j);`：对输入矩阵 `data` 中的第 `(i - trans_row) * 2 - 1` 行和第 `j` 列的元素与变换后矩阵 `trans_data` 中的第 `i - trans_row` 行和第 `j` 列的元素进行差值运算，并将结果赋值给变换后矩阵 `trans_data` 中第 `i` 行和第 `j` 列的元素。