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我正在尝试创建一些高斯分布并将它们放在图像上。高斯随机创建参数（幅度、位置和标准偏差）。首先，我将参数放入向量或矩阵中，然后我使用 ngrid() 函数来获取 2d 空间来创建高斯，但是我得到了一个错误（因为可能使用 ngrid 值的数学运算不是微不足道的......）。错误是：

     ??? Error using ==> minus
Integers can only be combined
with integers of the same class,
or scalar doubles.
Error in ==> ss_gauss_fit at 23
  gauss = amp(i)*
  exp(-((x-xc).^2 +
  (y-yc).^2)./(2*std(i)));

代码在这里：

clear all;
image = uint8(zeros([300 300]));
imsize=size(image);

noOfGauss=10;
maxAmpGauss=160;
stdMax=15;
stdMin=3;

for i=1:noOfGauss
    posn(:,:,i)=[  uint8(imsize(1)*rand())   uint8(imsize(2)*rand())  ];
    std(i)=stdMin+uint8((stdMax-stdMin)*rand());
    amp(i)= uint8(rand()* maxAmpGauss);
end

% draw the gaussians on blank image
for i=1:noOfGauss
    [x,y] = ndgrid(1:imsize(1), 1:imsize(2));
    xc = posn(1,1,i);
    yc = posn(1,2,i);
    gauss = amp(i)* exp(-((x-xc).^2 + (y-yc).^2)./(2*std(i)));

    image = image + gauss;
end

请告诉我如何解决这个问题，用参数向量绘制二维高斯......在此先感谢

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1 回答 1

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除了我不太了解的“在图像上绘图”的疯狂之外，我认为您正在尝试在网格上添加一堆单独的高斯分布。这是我对您的代码所做的。请注意，您的二元高斯未正确归一化，并且您之前使用的是方差而不是标准差。我修复了后者；但是，我没有为归一化而烦恼，因为无论如何您都将每个值乘以一个幅度值。

clear all;
xmax = 50;
ymax = 50;

noOfGauss=10;
maxAmpGauss=160;
stdMax=10;
stdMin=3;

posn = zeros(noOfGauss, 2);
std = zeros(noOfGauss, 1);
amp = zeros(noOfGauss, 1);

for i=1:noOfGauss
    posn(i,:)=[ xmax*rand()  ymax*rand() ];
    std(i)=stdMin+(stdMax-stdMin)*rand();
    amp(i)= rand()* maxAmpGauss;
end

% draw the gaussians
[x,y] = ndgrid(1:xmax, 1:ymax);
z = zeros(xmax, ymax);

for i=1:noOfGauss    
    xc = posn(i,1);
    yc = posn(i,2);    
    z = z + amp(i)* exp(-((x-xc).^2 + (y-yc).^2)./(2*std(i)^2));
end 

surf(x, y, z);

随机输出：

在此处输入图像描述

于 2013-03-06T01:41:22.097 回答