matlab中xCenter = sum(bsxfun(@times, x, sumDist'), 1) / sum(sumDist);
时间: 2024-06-01 11:11:04 浏览: 8
这一行代码的作用是计算一个矩阵x的列向量的加权平均值,其中权重是由另一个列向量sumDist给出的。具体来说,它的实现方式是:
1. 计算列向量x和列向量sumDist的乘积,使用bsxfun函数对它们进行广播,使它们的维度相同。
2. 对得到的矩阵按列求和,得到一个行向量。
3. 计算sumDist的总和,得到一个标量。
4. 将行向量除以标量,得到一个长度等于x的列向量,表示x的列向量的加权平均值。
具体来说,xCenter是一个列向量,其第i个元素表示x的第i列的加权平均值。其中,权重由sumDist的第i个元素给出,表示对于x的第i列,它的权重是sumDist中第i个元素与所有元素之和的比值。
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#pragma once #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; using namespace cv; // Lớp chứa các blob class Blob { public: int xmax, xmin, ymax, ymin, xcenter, ycenter; vector<Point> region; int width, height; int size; bool isInBlob(Point a) { if (a.x >= xmin - 2 && a.x <= xmax + 2 && a.y >= ymin - 2 && a.y <= ymax + 2) return true; return false; } void Add(Point a) { region.push_back(a); xmax = max(a.x, xmax); xmin = min(a.x, xmin); ymin = min(a.y, ymin); ymax = max(a.y, ymax); xcenter = (xmax + xmin) / 2; ycenter = (ymax + ymin) / 2; size = (xmax - xmin) * (ymax - ymin); width = xmax - xmin; height = ymax - ymin; } Blob() { xmax = ymax = xcenter = ycenter = size = 0; width = height = 0; xmin = ymin = INT_MAX; } ~Blob() {} };
这段代码定义了一个名为 Blob 的类,用于存储图像中的 blob 区域的信息。Blob 类包含以下属性:
- xmax、xmin、ymax、ymin:blob 区域的最大/最小坐标值,用于计算 blob 区域的宽度和高度。
- xcenter、ycenter:blob 区域的中心点坐标。
- region:存储 blob 区域中的所有像素点坐标。
- width、height:blob 区域的宽度和高度。
- size:blob 区域的大小。
- Add(Point a):将一个像素点添加到 blob 区域中。
- isInBlob(Point a):判断一个像素点是否在 blob 区域中。
在实际使用中,可以使用该类来实现图像中的目标检测、分割等任务。
for con in contours2: x, y, w, h = cv2.boundingRect(con) if 0.8<=w/h<=1.3: if 50 < w < 500 and 50 < h < 500: cv2.rectangle(res, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) # 画矩形框 xcenter = int(x + w / 2) ycenter = int(y + h / 2) size = max(w, h) xmin = int(max(xcenter - size / 2, 0)) xmax = int(min(xcenter + size / 2, cols)) ymin = int(max(ycenter - size / 2, 0)) ymax = int(min(ycenter + size / 2, rows)) temp = img[ymin:ymax, xmin:xmax] temp = cv2.resize(temp, (640, 640)) rectimg.append(temp) cv2.imshow(str(proposal_num), temp) #cv2.imwrite(save_path +'0_' + str(f).zfill(4) + '.png', temp) proposal_num2 += 1 f+=1
这段代码的作用是在图像中找到符合一定宽高比范围的轮廓,并将符合条件的轮廓用矩形框框起来。具体的步骤如下:
1. 遍历轮廓列表contours2。
2. 使用cv2.boundingRect()函数获取轮廓的外接矩形的位置和尺寸,即左上角坐标(x, y)和宽度w、高度h。
3. 判断外接矩形的宽高比是否在0.8到1.3之间。
4. 判断外接矩形的宽度w和高度h是否在50到500之间。
5. 如果满足条件,则在原图上绘制矩形框,颜色为绿色,线宽为1。
6. 计算矩形框的中心点坐标(xcenter, ycenter),以及矩形框的尺寸size(取宽度和高度的最大值)。
7. 根据中心点和尺寸计算出矩形框的左上角坐标(xmin, ymin)和右下角坐标(xmax, ymax)。
8. 根据计算得到的坐标裁剪出对应的图像区域temp。
9. 将裁剪后的图像temp调整为固定大小(640, 640)。
10. 将调整后的图像temp添加到rectimg列表中。
11. 使用cv2.imshow()函数显示裁剪后的图像。
12. 可选:使用cv2.imwrite()函数保存裁剪后的图像到指定路径。
13. 更新proposal_num2和f的计数变量。
14. 循环执行以上步骤,直到遍历完所有轮廓。
这段代码的目的是在图像中找到符合条件的矩形区域,并将这些区域进行裁剪和保存。