matlab循环向量化

发布于 2024-11-03 16:35:32 字数 391 浏览 4 评论 0原文

我想知道是否有人可以帮助我矢量化这些 for 循环,我已经尝试过几次但无法提前致谢。

pixel_depth = 16; 
pixel_range = 2^pixel_depth -1;

for i=1:height

    for j=1:width

        for k=1:gaussianComponents

           mean(i,j,k) = rand*pixel_range; 

           weights(i,j,k) = 1/gaussianComponents; 

           pixelDeviation(i,j,k) = diviationNew; 

       end

    end

 end

谢谢您的帮助....

I was wondering if anyone could help me vectorize these for loops I have attempt a few time but have not been able to thanks in advance.

pixel_depth = 16; 
pixel_range = 2^pixel_depth -1;

for i=1:height

    for j=1:width

        for k=1:gaussianComponents

           mean(i,j,k) = rand*pixel_range; 

           weights(i,j,k) = 1/gaussianComponents; 

           pixelDeviation(i,j,k) = diviationNew; 

       end

    end

 end

Thank you for any help....

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评论(1

坏尐絯℡ 2024-11-10 16:35:32
mean = rand(height, width, gaussianComponents) * pixel_range;

weights = 1/gaussianComponents * ones(height, width, gaussianComponents);

pixelDeviation = diviationNew * ones(height, width, gaussianComponents);

请注意,mean 对于变量来说是一个不好的名称,因为它会隐藏 mean 函数。

mean = rand(height, width, gaussianComponents) * pixel_range;

weights = 1/gaussianComponents * ones(height, width, gaussianComponents);

pixelDeviation = diviationNew * ones(height, width, gaussianComponents);

Note that mean is a bad name for a variable, as it will hide the mean function.

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