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。

相关问题

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：

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。

在qgraphicsview中用此函数遍历多个点集for (auto it : m_pts) { /*int rect_x = it.x() - RECT_SIZE/4 ; int rect_y = it.y() - RECT_SIZE /4; cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE); rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows); for (int nRow = rect_y - rect.height; nRow < rect_y + rect.height; nRow++) { for (int nCol = rect_x - rect.width; nCol < rect_x + rect.width; nCol++) {*/ ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; }在超出图片的地方会进入断点

根据您提供的代码，可能是由于循环中的 rect 超出了图像的范围，导致在超出图片的地方进入了断点。

您可以在循环前加入判断，确保 rect 不会超出图像的范围。例如：

for (auto it : m_pts) {
    int rect_x = it.x() - RECT_SIZE / 4;
    int rect_y = it.y() - RECT_SIZE / 4;
    cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE);
    rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows);
    for (int nRow = rect.y; nRow < rect.y + rect.height; nRow++) {
        for (int nCol = rect.x; nCol < rect.x + rect.width; nCol++) {
            ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255;
        }
    }
}

这里，使用 `cv::Rect` 的 `&` 运算符来确保 `rect` 不会超出图像的范围。同时，在循环中使用 `rect.x` 和 `rect.y` 作为起始值，确保不会越界。