float aspect_ratio = std::max(width, height) / min_value;

这行代码的作用是计算图像的宽高比（aspect ratio）。其中，`width` 和 `height` 是图像的宽度和高度，`min_value` 是一个常数，通常取两者之中的较小值。首先，通过 `std::max` 函数获取图像的最大边长。然后，将最大边长除以最小边长，得到的结果就是图像的宽高比。这个值可以用来判断图像的长宽比例是否符合要求，比如在计算机视觉领域中，有时需要对图像进行裁剪或缩放，这个值可以作为判断标准之一。

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请详细解释下这段代码Rect<float> FaceTracker::GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const { std::vector<Rect<float>> faces = GetActiveFaceRectangles(); if (faces.empty()) { return Rect<float>(); } float min_x0 = 1.0f, min_y0 = 1.0f, max_x1 = 0.0f, max_y1 = 0.0f; for (const auto& f : faces) { min_x0 = std::min(f.left, min_x0); min_y0 = std::min(f.top, min_y0); max_x1 = std::max(f.right(), max_x1); max_y1 = std::max(f.bottom(), max_y1); } Rect<float> bounding_rect(min_x0, min_y0, max_x1 - min_x0, max_y1 - min_y0); VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active array: " << bounding_rect; // Transform the normalized rectangle in the active sensor array space to the // active stream space. const float active_array_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_array_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_array_dimension.height); const float active_stream_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.height); if (active_array_aspect_ratio < active_stream_aspect_ratio) { // The active stream is cropped into letterbox with smaller height than the // active sensor array. Adjust the y coordinates accordingly. const float height_ratio = active_array_aspect_ratio / active_stream_aspect_ratio; bounding_rect.height = std::min(bounding_rect.height / height_ratio, 1.0f); const float y_offset = (1.0f - height_ratio) / 2; bounding_rect.top = std::max(bounding_rect.top - y_offset, 0.0f) / height_ratio; } else { // The active stream is cropped into pillarbox with smaller width than the // active sensor array. Adjust the x coordinates accordingly. const float width_ratio = active_stream_aspect_ratio / active_array_aspect_ratio; bounding_rect.width = std::min(bounding_rect.width / width_ratio, 1.0f); const float x_offset = (1.0f - width_ratio) / 2; bounding_rect.left = std::max(bounding_rect.left - x_offset, 0.0f) / width_ratio; } VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active stream: " << bounding_rect; return bounding_rect; }

这段代码是一个类 FaceTracker 的成员函数 GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() 的实现。

该函数的作用是获取当前活动视频流中人脸的包围矩形，也就是所有人脸的最小矩形，返回一个 Rect<float> 类型的对象。

该函数的实现过程如下：

首先，调用 GetActiveFaceRectangles() 函数获取当前活动视频流中的所有人脸矩形，存储在 faces 变量中。

接着，判断 faces 是否为空，如果为空，则返回一个空的矩形(Rect<float>())。

如果 faces 不为空，则遍历 faces，计算所有人脸矩形的包围矩形，即最小的矩形，存储在 bounding_rect 变量中。

然后，根据 active_array_aspect_ratio 和 active_stream_aspect_ratio 计算出活动视频流的宽高比，判断活动视频流是被剪裁成了横向黑边或纵向黑边，进而计算出坐标的偏移量和缩放比例，将 bounding_rect 从活动传感器阵列空间转换为活动流空间，存储在 bounding_rect 变量中。

最后，返回 bounding_rect 变量。

函数中的 VLOGF(2) << ... 是一个日志输出语句，用于在输出日志时打印调试信息，2 表示日志输出级别为 verbose。

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

这段代码是一个函数，函数名为ComputeActiveCropRegion，它接收一个整数frame_number作为参数，并返回一个Rect<float>类型的对象active_crop_region_。该函数的目的是计算当前帧的裁剪区域，并将其存储在active_crop_region_中，以便后续使用。

函数的实现过程如下：

首先，函数定义了一个常量min_crop_size，它表示最小的裁剪尺寸，即当裁剪区域的宽度或高度小于等于该值时，裁剪区域将不再缩小。然后，函数根据region_of_interest_的宽度和高度计算出新的裁剪区域的宽度和高度，这里使用了std::clamp函数将宽度和高度限制在[min_crop_size, 1.0f]的范围内。

接着，函数计算出目标宽高比target_aspect_ratio，该值是根据输入图像的尺寸和目标宽高比计算而来的。然后，函数根据新的裁剪区域的宽度和高度以及目标宽高比，计算出新的裁剪区域的左上角坐标和宽高。

最后，函数使用IIR滤波器将新的裁剪区域的左上角坐标和宽高与之前计算得到的active_crop_region_进行平滑处理，并将结果存储在active_crop_region_中。同时，函数还更新了timestamp_的值，用于计算IIR滤波器的时间间隔。

如果开启了VLOG（即日志调试），函数还会输出region_of_interest_、new_crop_region和active_crop_region_等信息。

总的来说，该函数的作用是计算当前帧的裁剪区域并将其平滑处理，以便后续使用。