function y = gaussianResponse(rect_size, sigma) %GAUSSIANRESPONSE create the (fixed) target response of the correlation filter response half = floor((rect_size-1) / 2); i_range = -half(1):half(1); j_range = -half(2):half(2); [i, j] = ndgrid(i_range, j_range); i_mod_range = mod_one(i_range, rect_size(1)); j_mod_range = mod_one(j_range, rect_size(2)); y = zeros(rect_size); y(i_mod_range, j_mod_range) = exp(-(i.^2 + j.^2) / (2 * sigma^2)); end function y = mod_one(a, b) y = mod(a-1, b)+1; end
时间: 2023-12-07 07:05:03 浏览: 22
这段代码是用于创建固定目标响应的相关滤波器响应的。它使用高斯函数生成响应模板,输入参数为窗口大小和高斯函数的标准差。在代码中,首先计算了矩形的一半大小,然后使用ndgrid函数创建网格。接着使用mod_one函数计算每个网格点的模,最后使用高斯函数计算响应值。其中,mod_one函数用于处理边缘情况,保证了响应模板的周期性。
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function y = gaussianResponse(rect_size, sigma) %GAUSSIANRESPONSE create the (fixed) target response of the correlation filter response half = floor((rect_size-1) / 2); i_range = -half(1):half(1); j_range = -half(2):half(2); [i, j] = ndgrid(i_range, j_range); i_mod_range = mod_one(i_range, rect_size(1)); j_mod_range = mod_one(j_range, rect_size(2)); y = zeros(rect_size); y(i_mod_range, j_mod_range) = exp(-(i.^2 + j.^2) / (2 * sigma^2)); end
这是一个 MATLAB 函数,用于生成一个固定目标响应的相关滤波器响应。其中 rect_size 是一个 2 维向量,表示矩形的大小;sigma 是一个实数,表示高斯分布的标准差。函数首先计算出矩形的半边长 half,然后生成两个向量 i_range 和 j_range,分别表示在 i 和 j 方向上的取值范围。接着,利用 ndgrid 函数生成二维网格坐标系 (i,j),并且使用 mod_one 函数将 i_range 和 j_range 调整到 0 到 rect_size 的范围内。最后,生成一个全零矩阵 y,并且在 i_mod_range 和 j_mod_range 对应的位置上填充高斯分布值。函数返回生成的响应矩阵 y。
int rect_x = it.x() - RECT_SIZE / 2; int rect_y = it.y() - RECT_SIZE / 2;这是为什么要这么写
这两行代码是为了计算出每个点周围的矩形区域的左上角坐标。假设当前处理的点的坐标是 `(it.x(), it.y())`,矩形区域的大小是 `RECT_SIZE`,那么我们可以将矩形区域的中心点放在当前点的位置,左上角坐标就可以通过以下方式计算得到:
```c++
int rect_x = it.x() - RECT_SIZE / 2;
int rect_y = it.y() - RECT_SIZE / 2;
```
这里将矩形区域的宽度和高度都设为 `RECT_SIZE`,然后将左上角坐标向左和向上移动矩形区域宽度和高度的一半,就可以将矩形区域的中心点对齐到当前点的位置上了。这样做的好处是可以确保矩形区域的中心点和当前点重合,从而更好地反映出当前点周围的像素分布情况。