https://www.robots.ox.ac.uk/~joao/trax/这个网站进不去

很抱歉，我之前提供的 TraX 官网链接已经失效了。你可以尝试使用以下链接来下载 TraX 库：

https://github.com/votchallenge/trax/releases

在这个链接中，你可以找到不同版本的 TraX 库，选择与你的操作系统和 MATLAB 版本相对应的版本进行下载。

同时，TraX 库的安装方式也有所不同，你可以参考 TraX 官网的安装说明或者 GitHub 上的说明进行安装。

希望这个回答能够帮到你。

相关问题

python编辑距离正则匹配_apted-树编辑距离的APTED算法-Joao Pimentel Information Citing APTED Licence Input Output Getti...

树编辑距离是一种用于比较两个树之间相似程度的算法。APTED（Approximate Tree Edit Distance）算法是一种高效的树编辑距离算法，它可以计算出两个树之间的编辑距离。

APTED算法的核心是一个动态规划过程，它将两个树之间的编辑距离分解为子问题，然后逐步求解。该算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是树中节点的数量。

APTED算法的输入是两个树，输出是它们之间的编辑距离。该算法可以应用于许多领域，例如生物信息学、计算机视觉等。

在Python中，可以使用第三方库“apted”来实现APTED算法。该库提供了一个名为“Apted”的类，可以计算两个树之间的编辑距离。使用该库需要先安装它，可以使用pip命令进行安装：

pip install apted

然后，可以按照以下步骤使用该库：

1.构建两个树的表示方式，例如使用字典表示树的结构。

2.创建“Apted”对象，将两个树作为参数传递给它。

3.调用“Apted”对象的“compute_edit_distance()”方法，计算两个树之间的编辑距离。

下面是一个示例代码，演示了如何使用“apted”库计算两个树之间的编辑距离：

from apted import APTED, Tree

# 构建两个树的表示方式
tree1 = Tree('(A(B(C)(D))(E(F)))')
tree2 = Tree('(A(B(C)(D))(E(G)))')

# 创建“Apted”对象
apted = APTED(tree1, tree2)

# 计算两个树之间的编辑距离
edit_distance = apted.compute_edit_distance()

print(edit_distance)  # 输出：1.0

在上面的例子中，我们构建了两个树的表示方式，并将它们作为参数传递给“Apted”对象。然后，调用“compute_edit_distance()”方法计算它们之间的编辑距离，输出结果为1.0。

KCF matlab源码

很抱歉，我无法提供完整的KCF matlab源码。但是，你可以在以下链接中找到KCF的matlab源码：
- 作者源码：http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/index.html
- GitHub源码：https://github.com/foolwood/KCF

这些源码提供了KCF算法的实现和参考。你可以通过阅读源码来了解KCF算法的具体实现细节。希望对你有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [目标跟踪：KCF代码分析（matlab版本）](https://blog.csdn.net/JasonSunJian/article/details/64440322)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [KCF论文理解与源码解析](https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/104995171)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]