使用object_line_int在Matlab中确定线与对象边界交点

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资源摘要信息:"object_line_int( a, b, mask, dist_trld ):在掩码中找到两点之间的线与对象边界的交点-matlab开发" 知识点: 1. MATLAB编程基础:本知识点主要介绍了MATLAB的基本概念和使用方法。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。本函数中的代码编写和执行都在MATLAB环境下进行。 2. 函数的定义和使用:在MATLAB中,函数是一种特殊的代码段,可以接收输入参数,执行特定的任务,并返回输出结果。本函数object_line_int( a, b, mask, dist_trld )主要用于在二进制掩码中找到两点之间的线与对象边界的交点。 3. 二进制掩码:在图像处理中,二进制掩码是一种常用的技术,用于提取或屏蔽图像的特定部分。在本函数中,掩码是包含感兴趣对象的二值图像。 4. 点的坐标表示:在MATLAB中,点的坐标通常以[x,y]的形式表示,其中x表示横坐标,y表示纵坐标。 5. 点的选取规则:在本函数中,点a必须在对象内部,而点b可以在图像中的任何位置。这表明函数主要处理的是从对象内部的点a到图像中的任意点b之间的线段。 6. 线与对象边界的交点:本函数的主要功能是找到两点之间的线与对象边界的交点。如果必要,函数会将线延伸到点b之外来返回一个交点。 7. 函数的返回值:函数返回的是点a、b和int的[x,y]坐标。 8. MATLAB在图像处理中的应用:MATLAB在图像处理中有着广泛的应用,可以进行图像的读取、显示、处理和分析等操作。本函数就是通过MATLAB进行图像处理的一个例子。 9. 知识点的实践应用:本知识点主要介绍了在MATLAB环境下,如何定义和使用函数,如何处理图像中的二进制掩码和点的坐标,以及如何找到线与对象边界的交点等操作。这些都是MATLAB在图像处理中的重要知识点。 以上就是关于"object_line_int( a, b, mask, dist_trld ):在掩码中找到两点之间的线与对象边界的交点-matlab开发"的相关知识点,希望能够帮助大家更好地理解和使用MATLAB进行图像处理。

逐行详细解释: void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }

2023-06-02 上传