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有段程序，就5，6行，我看了N天了，请教高手
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function Y = sampleWithR(weights,K) %Y = sampleWithR(weights,K) %Generates K samples from the discrete distribution specified by weights %O(K) %Need to handle border effects cdf = cumsum(weights); Y = histc(rand(K,1)*cdf(end),[0; cdf]); Y = [Y(1:end-2); Y(end-1)+Y(end)]; 我不知道这个函数起什么作用啊。。。。 |
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coolslj
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Generates K samples from the discrete distribution specified by weights 根据离散分布进行采样，该分布用样本权重表示 rand(K,1)*cdf(end)的目的是：将产生的0-1之间的随机数，放缩到上述离散分布（因为权重weights的总和可能不等于1）。不妨假设rand(K,1)返回1，就容易理解它的含义了。 [0; cdf] 的含义与cumsum的具体实现有关。 |
5楼2013-10-21 08:20:40
6楼2013-10-21 15:10:19
coolslj
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7楼2013-10-22 12:50:06
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function res = searchImCostTRandEndc (im,len,wid,MAX_NUM,thresh,currAngles) %[res,respOut] = getSegments (im,frameNum,len,wid,thresh,currAngles) %Searches binary im for patches of size len by wid of white %Randomized version, thresh is the number of examples to return SUPPRESS = 0; SCALE = 1/3; %When we weight the background flanks by .5 %SCALE = 1/2; %We want our final log potentials to be between 0 & 10 %FINAL_SCALE = 1/3; [origY, origX, dummy] = size(im); if ~exist('currAngles'), currAngles = 15:15:360; %currAngles = 15:15:180; end if ~exist('roi'), roi = [1 1;origY origX]; end %Thresh is the number of pixels we're allowing to be misclassified if ~exist('thresh') | isempty(thresh), %thresh = 1*len*wid; thresh = 0; end %Convert to a probability %thresh = exp(-thresh/SCALE); %Add the size of our patch to buffer our ROI roi = round(roi + max([len wid])*[-1 -1;1 1]); %Make sure ROI does not exceed our image dimensions roi(1,  = max([1 1],roi(1,);roi(2, = min([origY origX],roi(2,);%dtheta = 15; ddir = 1; %Maybe go back to 2? ddir = min(length(currAngles)-1,ddir); dpos = 1; %Maybe go back to 2? im = im(roi(1,1):roi(2,1),roi(1,2):roi(2,2), ;[imy,imx,dummy] = size(im); %Shift our currentAngle currAngles = -90 - currAngles; [len,wid] = deal(round(len),round(wid)); %im = uint8(im); %wwid = ceil(wid/8); %wwid = 2; %imPatch = [zeros(len,wid) ones(len,wid) zeros(len,wid)]; %Use felzenswchab style likelihood %imPatch = [zeros(wid,wid*3); -ones(len,wid) ones(len,wid) -ones(len,wid); -ones(wid,wid*3)]; yy = [-(len-1)/2  len-1)/2].^2/(.4*len.^2);xx = [-(wid-1)/2 wid-1)/2].^2/(.4*wid.^2);[yy,xx] = ndgrid(yy,xx); kk = exp(-(yy + xx)); kk = kk.*(len*wid/(sum(kk( )));imPatch = [zeros(wid,wid*3); -ones(len,wid) kk -ones(len,wid); -ones(wid,wid*3)]; %yind = 1:len; yind = yind - mean(yind); %xind = 1:wid; xind = xind - mean(xind); %[Y,X] = ndgrid(yind/(5*len),xind/(5*wid)); %imPatch = exp(-Y.^2 + -X.^2); resp = zeros([length(currAngles) imy imx]); for dir = 1:length(currAngles), currAngle = -90 - currAngles(dir); kernal = imrotate(imPatch,currAngle); %kernal = kernal./sum(kernal( ); %kernal = kernal./sum(kernal(kernal > 0)); [mm,nn,dummy] = size(kernal); %currResp = filter2(kernal == 1,im == 0,'valid') + .5*filter2(kernal == 0,im == 1,'valid'); %tmp = filter2(kernal == 1,im == 0,'valid'); tmp = filter2(kernal.*(kernal > 0),im == 0,'valid'); currResp = tmp + .25*filter2(kernal < 0,im == 1,'valid'); indy = ceil(mm/2):imy-floor(mm/2); indx = ceil(nn/2):imx-floor(nn/2); if ~isempty(currResp), %resp(dir,indy,indx) = exp(-currResp/SCALE); %currResp = exp(-currResp/SCALE); currResp = exp(-currResp/(len*wid*SCALE)); %currResp(tmp == sum(kernal( == 1)) = 0;currResp(tmp == sum(kernal(kernal > 0))) = 0; resp(dir,indy,indx) = currResp; end end %keyboard; resp(resp < thresh) = 0; %ord = find(sampleWithR(exp(-resp( /(len*wid)),thresh));%%%%%%%%%%%%在这里调用了sampleWithR%%%%%%% ord = find(sampleWithR(resp( ,MAX_NUM));resp = resp(ord); [resp,I] = sort(resp); resp = flipud(resp); ord = ord(flipud(I)); %ord = ord(I); res.resp = resp; %res.resp = resp.^(1/FINAL_SCALE); [ang i j] = ndgrid(pi/180*currAngles,roi(1,1):roi(2,1), roi(1,2):roi(2,2)); res.resp = resp; ang = ang(ord); res.u = cos(ang); res.v = sin(ang); res.x = j(ord); res.y = i(ord); res.len = len/2*ones(size(resp)); res.w = wid/2*ones(size(resp)); |
8楼2013-10-22 14:30:50
9楼2013-10-22 14:34:02
