likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0;

这段代码的作用是将 likelihood_map 中的所有 NaN 值都替换为 0。具体来说，首先使用 isnan 函数找到 likelihood_map 中所有的 NaN 值所在的位置，然后将这些位置上的值全部替换为 0。这个过程可以用逻辑索引来实现，即将逻辑矩阵 `isnan(likelihood_map)` 作为索引，将其对应位置上的元素赋值为 0。最终的结果是 likelihood_map 中所有的 NaN 值都被替换为了 0。

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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。

isnan(likelihood_map)

这段代码用于判断 likelihood_map 中是否存在 NaN 值（NaN代表“Not a Number”，是一种特殊的浮点数，表示数值不确定或不存在）。如果 likelihood_map 中存在 NaN 值，则返回一个逻辑矩阵，其对应位置为 1，否则为 0。所以这段代码的返回值可能是一个逻辑矩阵。