disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2);详解

这是一个用于计算插值矩阵行偏移量的表达式。具体来说，该表达式结合上面提到的mod函数，用于计算原始矩阵的每个元素在插值矩阵中的位置偏移量。

具体来说，该表达式的含义如下：

- row - 1：将原始矩阵的行索引从1-based转换为0-based，方便计算。
- interp_sz(1)-1：计算插值矩阵的行数减一，即最后一行的索引。
- floor((interp_sz(1)-1)/2)：计算插值矩阵行数的一半向下取整，即中心行的索引。
- row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2)：将原始矩阵的行索引映射到插值矩阵中心行的位置。
- mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1))：将映射后的位置循环回到插值矩阵内部，得到最终的插值矩阵行索引。
- mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2)：将插值矩阵中心行的索引作为基准，计算其他行相对于中心行的偏移量，得到最终的行偏移量。

该表达式的结果可以用于在插值矩阵中定位每个元素的位置，从而进行插值操作。

相关问题

[row, col] = find(response == max(response(:)), 1); disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2); disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2);代码详解

这段代码是用来找到一个矩阵中最大值的位置，并计算出相对于矩阵中心的偏移量。

具体来说，这段代码首先使用 MATLAB 中的 `max` 函数找到矩阵 `response` 中的最大值，然后使用 `find` 函数找到该最大值的行列索引。

接下来，代码通过以下公式计算出相对于矩阵中心的行列偏移量：

disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2);
disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2);

其中，`interp_sz` 是一个长度为 2 的向量，表示矩阵的行列大小。`floor((interp_sz(1)-1)/2)` 表示矩阵中心到上下边缘的距离，同理，`floor((interp_sz(2)-1)/2)` 表示矩阵中心到左右边缘的距离。

`mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1))` 表示将最大值的行索引转换为相对于中心点的行偏移量。具体来说，假设最大值的行索引为 `row`，则 `row - 1` 表示该行在矩阵中的偏移量，加上 `floor((interp_sz(1)-1)/2)` 表示将该行偏移量转换为相对于中心点的偏移量，最后使用 `mod` 函数将其转换为一个在矩阵范围内的偏移量。

同理，`mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2))` 表示将最大值的列索引转换为相对于中心点的列偏移量。

最终，`disp_row` 和 `disp_col` 分别表示相对于矩阵中心的行列偏移量。

if interpolate_response == 3 error('Invalid parameter value for interpolate_response'); elseif interpolate_response == 4 [disp_row, disp_col, sind] = resp_newton(response, responsef_padded, newton_iterations, ky, kx, use_sz); else [row, col, sind] = ind2sub(size(response), find(response == max(response(:)), 1)); %ind2sub-将线性索引转换为下标 disp_row = mod(row - 1 + floor((interp_sz(1)-1)/2), interp_sz(1)) - floor((interp_sz(1)-1)/2); disp_col = mod(col - 1 + floor((interp_sz(2)-1)/2), interp_sz(2)) - floor((interp_sz(2)-1)/2); end %% calculate translation switch interpolate_response case 0 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 1 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 2 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * scaleFactors(sind)); case 3 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); case 4 translation_vec = round([disp_row, disp_col] * featureRatio * currentScaleFactor * scaleFactors(sind)); end代码详解

这段代码是用于计算目标物体的位移（translation）的。其中，输入的response是一个二维矩阵，表示目标物体在图像中的位置和大小；interpolate_response是一个整数值，表示计算translation时所使用的方法。当interpolate_response为3或4时，表示使用牛顿迭代法计算位移。其他情况下，会计算出response中最大值所对应的位置，并通过disp_row和disp_col计算出位移。最后，根据不同的interpolate_response值，计算出translation_vec，即目标物体的位移向量。需要注意的是，scaleFactors是一个向量，表示缩放因子，sind是当前所使用的缩放因子的索引值。