MATLAB入门:墨西哥帽子函数剪裁与可视化

需积分: 38 7 下载量 51 浏览量 更新于2024-08-17 收藏 1.24MB PPT 举报
"MATLAB入门经典教程,通过实例讲解墨西哥帽子函数的剪裁操作。" MATLAB,全称为Matrix Laboratory,是由美国MathWorks公司开发的一种专为数值计算、数据分析和编程设计的高性能软件。MATLAB以其矩阵为基础的计算方式,使得处理复杂的科学问题变得简单高效。该软件广泛应用于工程、科学、经济等多个领域,是许多专业学者和学生必备的工具。 在"教材P51,2:墨西哥帽子的剪裁"这一实验中,我们看到了如何在MATLAB中创建并显示一个特殊的二维图形——墨西哥帽子函数。这个函数是由正弦函数和平方根函数组成的,通常用来表示一种具有中心峰值且逐渐衰减的波形。以下是具体的代码步骤: 首先,定义网格坐标。`[X,Y]=meshgrid(-12:0.5:12);` 这行代码创建了一个二维网格,其中X和Y分别代表网格的水平和垂直方向上的坐标值。 接着,计算距离。`R=sqrt(X.^2+Y.^2) + eps;` 这里计算了每个点到原点的距离,并添加了一个极小的正数ε(eps)以避免除以零的错误。 然后,定义墨西哥帽子函数。`Z=sin(R)./R;` 这行代码将距离R代入正弦函数,然后除以R本身,得到墨西哥帽子函数的形状。 接着,设置边界条件。`index=find(R>11);` 找出距离大于11的所有点的索引。 将超出范围的函数值设为NaN。`Z(index)=NaN;` 这样可以消除超出定义域外的值,使得图形在视觉上更清晰。 最后,绘制图形并设置轴属性。`mesh(Z);` 生成三维网格图。`axis squal;` 确保长度比例相等。`axis off;` 关闭坐标轴显示。 这个实验不仅展示了MATLAB的图形绘制能力,还演示了如何使用基本的数学函数和数组操作来创建复杂函数,并通过控制轴属性来优化图形的展示效果。对于初学者来说,这是一个很好的起点,有助于理解MATLAB的基本语法和数据处理方式。 MATLAB的发展历程表明,从最初的DOS版本到现在的最新版,它不断扩展功能,增加了图形用户界面、符号计算、实时执行环境等特性,使其在科研和教育领域有着广泛的影响力。如今,MATLAB已经不再仅仅是一个科学计算工具,而是成为一个综合性的编程平台,支持多种学科的应用。随着技术的持续进步,MATLAB将继续扮演着重要角色,为科学家和工程师提供强大的计算支持。

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; }

2023-06-08 上传
2023-07-23 上传