图像聚类-MATLAB函数问题

Question

我目前正在写一个有关图像识别和聚类的项目。 在作为我的项目基础的出版物中，存在以下等式

变量说明如下

Rj-是第j个簇的旋转矩阵

t_j-是第j个簇的转换向量

p * ij-是第j个簇的第i个点

x_i-是图像中的第i个点

我在编写此函数时遇到了一些问题，因此我问出版物的作者是否可以与我共享源代码。 这就是我得到的

ddx=D.x-Q.translation(1);
 ddy=D.y-Q.translation(2);
 st=sin(Q.theta); ct=cos(Q.theta);  R=[ct -st; st ct]; % rotation matrix
 qq=R*[ppx0; ppy0];
 qqd2=sum(qq.*qq,1);
 Q.scale=sum((ddx.*qq(1,:)+ddy.*qq(2,:)).*Um) / sum(qqd2.*Um);

这里Dx和Dy是数据点的坐标

Q.translation （向量）， Q.scale和Q.theta是变换参数

ppx0和ppy0是* p ** _ij的x和y坐标

Um是包含[ U ^m _ij ]的矩阵

但是，我很难理解这个解决方案。 首先，我不明白为什么他使用数组乘法（运算符.* ）而不是矩阵乘法（运算符* ），而且似乎他只取一个/第一点p*

我希望有人能帮助我尝试此源代码。 提前致谢

Answer 1

看起来ppx0和ppy0不是坐标，而是矢量或坐标。 这条路，

R*[ppx0; ppy0] =
[ct -st ; st ct] * [x_0 x_1 ... x_N-1 ; y_0 y_1 ... y_N-1]

因此， qq是一个2xN向量，就像[ppx0; ppy0] [ppx0; ppy0] 。

在qqd2=sum(qq.*qq,1) ，使用.*运算符，因为您实际上是在对矩阵的每个值求平方，以便稍后找到其每个坐标对的平方距离。

在ddx.*qq(1,:)+ddy.*qq(2,:) ， .*运算符用作替换双ddx.*qq(1,:)+ddy.*qq(2,:)和的快捷方式。 换句话说，他们不是单独取每个矩阵乘积的和（其本身就是乘法的和），而是先执行所有必要的乘法，然后取和。 （我希望这是有道理的）。 您可以使用基本矩阵代数证明所有这些工作。