MATLAB：如何解决下标赋值维度不匹配问题？

Question

new_img是==>

new_img = zeros(height, width, 3); 

curMean是这样的：[double, double, double]

new_img(rows,cols,:) = curMean; 

所以这里有什么问题？

Answer 1

行：

new_img(rows,cols,:) = curMean; 

如果rows和cols是标值才有效。如果它们是矢量，那么根据您正在进行的分配的具体情况，您需要执行一些选项才能正确执行分配。由于Jonas mentions in his answer，您可以为rows和cols中的每个成对索引组合分配值，也可以为每对[rows(i),cols(i)]分配值。对于你在哪里，每两两组合分配值的情况下，这里有一对夫妇的方法可以做到这一点：

• 分配分解成3个步骤，一个是在第三维度中的每个平面：

  new_img(rows,cols,1) = curMean(1); %# Assignment for the first plane 
  new_img(rows,cols,2) = curMean(2); %# Assignment for the second plane 
  new_img(rows,cols,3) = curMean(3); %# Assignment for the third plane 
  

  你也可以做到这一点的for循环Jonas suggested，但对于这么小的迭代次数我还挺喜欢用一个“展开的”版本像上面。

• 使用上curMean功能RESHAPE和REPMAT重塑和复制载体中，使得它的new_img子索引截面的尺寸相匹配：

  nRows = numel(rows); %# The number of indices in rows 
  nCols = numel(cols); %# The number of indices in cols 
  new_img(rows,cols,:) = repmat(reshape(curMean,[1 1 3]),[nRows nCols]); 
  

有关如何的一个例子上面的作品，让我们说我有以下几点：

new_img = zeros(3,3,3); 
rows = [1 2]; 
cols = [1 2]; 
curMean = [1 2 3]; 

无论是abov e解决方案会给你这个结果：

>> new_img 

new_img(:,:,1) = 

    1  1  0 
    1  1  0 
    0  0  0 

new_img(:,:,2) = 

    2  2  0 
    2  2  0 
    0  0  0 

new_img(:,:,3) = 

    3  3  0 
    3  3  0 
    0  0  0 

Answer 2

要小心这样的任务！

a=zeros(3); 
a([1 3],[1 3]) = 1 
a = 
    1  0  1 
    0  0  0 
    1  0  1 

换句话说，您分配所有行和列索引的组合。如果这是你想要的东西，写

for z = 1:3 
    newImg(rows,cols,z) = curMean(z); 
end 

应该得到你想要的东西（如@gnovice建议）。

然而，如果rows和cols匹配对（即你只要分配1到元件(1,1)和(3,3)在上面的例子中），则可能会更好写入

for i=1:length(rows) 
    newImg(rows(i),cols(i),:) = curMean; 
end