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xmcrobbie

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[求助] 有段程序，就5，6行，我看了N天了，請教高手

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)];

我不知道這個函數(shù)起什么作用啊。。。。

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1樓 2013-10-20 13:07:31

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【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1

是matlab程序吧？

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2樓2013-10-20 13:33:29

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feixiaolin

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function Y = sampleWithR(weights,K)
% 依權(quán)值重采樣；
cdf = cumsum(weights);
% 權(quán)值累加
Y = histc(rand(K,1)*cdf(end),[0; cdf]);
% 統(tǒng)計直方圖
Y = [Y(1:end-2); Y(end-1)+Y(end)];
% 直方圖最末一bin修正

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3樓2013-10-20 14:40:26

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xmcrobbie

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3樓: Originally posted by feixiaolin at 2013-10-20 14:40:26
function Y = sampleWithR(weights,K)
% 依權(quán)值重采樣；
cdf = cumsum(weights);
% 權(quán)值累加
Y = histc(rand(K,1)*cdf(end),);
% 統(tǒng)計直方圖
Y = ;
% 直方圖最末一bin修正...

Y = histc(rand(K,1)*cdf(end),[0; cdf]); 這行不理解啊。rand（K，1）是隨機產(chǎn)生K個0到1的數(shù)吧。[0; cdf] 應(yīng)該是在在cdf2前加個0吧。

應(yīng)該是看看產(chǎn)生的這K個數(shù)，落在統(tǒng)計直方圖中各個bin的個數(shù)吧。。。

這么理解對嗎？

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4樓2013-10-20 16:30:32

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coolslj

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【答案】應(yīng)助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
xmcrobbie: 金幣+2 2013-11-04 15:32:52
xmcrobbie: 金幣+3 2013-11-04 15:33:37

Generates K samples from the discrete distribution specified by weights
根據(jù)離散分布進(jìn)行采樣，該分布用樣本權(quán)重表示

rand(K,1)*cdf(end)的目的是：將產(chǎn)生的0-1之間的隨機數(shù)，放縮到上述離散分布（因為權(quán)重weights的總和可能不等于1）。不妨假設(shè)rand(K,1)返回1，就容易理解它的含義了。

[0; cdf] 的含義與cumsum的具體實現(xiàn)有關(guān)。

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5樓2013-10-21 08:20:40

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5樓: Originally posted by coolslj at 2013-10-21 08:20:40
Generates K samples from the discrete distribution specified by weights
根據(jù)離散分布進(jìn)行采樣，該分布用樣本權(quán)重表示

rand(K,1)*cdf(end)的目的是：將產(chǎn)生的0-1之間的隨機數(shù)，放縮到上述離散分布（因為權(quán)重 ...

實際上Y矩陣是隨機數(shù)在weighs直方圖的分布，Y的值weighs的值并沒有直接關(guān)系，不知道這樣子采樣有什么意義。

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6樓2013-10-21 15:10:19

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coolslj

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6樓: Originally posted by xmcrobbie at 2013-10-21 15:10:19
實際上Y矩陣是隨機數(shù)在weighs直方圖的分布，Y的值weighs的值并沒有直接關(guān)系，不知道這樣子采樣有什么意義。...

樓主沒有提供該程序的背景和上下文，所以專家們有點盲人摸象。

該程序根據(jù)一個分布的直方圖，產(chǎn)生了一個新的分布的直方圖。
從這個角度看，該程序無實際意義。
我推測它主要是用于教學(xué)。

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7樓2013-10-22 12:50:06

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引用回帖:

7樓: Originally posted by coolslj at 2013-10-22 12:50:06
樓主沒有提供該程序的背景和上下文，所以專家們有點盲人摸象。

該程序根據(jù)一個分布的直方圖，產(chǎn)生了一個新的分布的直方圖。
從這個角度看，該程序無實際意義。
我推測它主要是用于教學(xué)。...

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));

%%%%%%%%%%%%在這里調(diào)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));

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8樓2013-10-22 14:30:50

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代碼太長，專家們有空幫我看看么，我看了一個星期了，還是沒搞懂！

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9樓2013-10-22 14:34:02

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