Matlab 如何对矩形（边框）复选框内的成对点进行矢量化？

p

是

m

点（

[xy]

）的

m*2

矩阵，

R

是

n

矩形（

[X1 Y1 X2 Y2]

）的

n*4

矩阵。我想形成一个

m*n

矩阵，

C

，以

C（I，j）

指示

P

中的第I个点是否位于

R

中的第j个矩形内

单点单矩形：

这是检查点是否位于矩形内的方法：

c = (P(1)>=R(1))&(P(1)<=R(3))&(P(2)>=R(2))&(P(2)<=R(4));

多点多矩形：

很容易管理

m*1

和

1*n

案例（）。但我不知道如何向量化

m*n

case。我目前正在使用for循环执行此操作：

m = size(P, 1);
n = size(R, 1);
C = false(m, n);
for i=1:n
    C(:, i) = (P(:, 1)>=R(i, 1))&(P(:, 1)<=R(i, 3))& ...
        (P(:, 2)>=R(i, 2))&(P(:, 2)<=R(i, 4));
end

m=尺寸（P，1）；
n=尺寸（R，1）；
C=假（m，n）；
对于i=1:n
C（：，i）=（P（：，1）>=R（i，1））&（P（：，1）=R（i，2））&（P（：，2）
我建议您分别处理
P
和
R
的每一列，然后在末尾按位处理它们：

Px = P(:,1);
Rx1 = R(:,1).';
Rx2 = R(:,3).';

X1 = bsxfun(@ge, Px, Rx1);
X2 = bsxfun(@le, Px, Rx2);


Py = P(:,2);
Ry1 = R(:,2).';
Ry2 = R(:,4).';

Y1 = bsxfun(@ge, Py, Ry1);
Y2 = bsxfun(@le, Py, Ry2);

C = X1 & X2 & Y1 & Y2

或者，如果您愿意：

C = bsxfun(@ge, P(:,1), R(:,1).')& ...  % X lower bound
    bsxfun(@le, P(:,1), R(:,3).')& ...  % X upper bound
    bsxfun(@ge, P(:,2), R(:,2).')& ...  % Y lower bound
    bsxfun(@le, P(:,2), R(:,4).');      % Y upper bound


OP提供了这个时间比较


Px = P(:,1);
Rx1 = R(:,1).';
Rx2 = R(:,3).';

X1 = bsxfun(@ge, Px, Rx1);
X2 = bsxfun(@le, Px, Rx2);


Py = P(:,2);
Ry1 = R(:,2).';
Ry2 = R(:,4).';

Y1 = bsxfun(@ge, Py, Ry1);
Y2 = bsxfun(@le, Py, Ry2);

C = X1 & X2 & Y1 & Y2

C = bsxfun(@ge, P(:,1), R(:,1).')& ...  % X lower bound
    bsxfun(@le, P(:,1), R(:,3).')& ...  % X upper bound
    bsxfun(@ge, P(:,2), R(:,2).')& ...  % Y lower bound
    bsxfun(@le, P(:,2), R(:,4).');      % Y upper bound