这段代码是什么意思 for x in range(rows): for y in range(cols): if char[i][j] == char[x][y] and (x != i or y != j): distance = min(distance, abs(x - i) + abs(y - j))

这段代码是用来计算二维字符数组中两个字符之间的最短距离。具体解释如下：

- `rows` 和 `cols` 分别表示二维字符数组的行数和列数。
- `char` 是一个二维字符数组，表示一个字符矩阵。
- `char[i][j]` 表示矩阵中的第 i 行第 j 列的字符。

代码中的循环遍历了二维字符数组中的每个字符，对于每个遍历到的字符 `char[i][j]`，它与其他字符进行比较，找到与之相同且距离最近的字符。

具体流程如下：
- 外层循环 `for x in range(rows)` 遍历二维字符数组的每一行。
- 内层循环 `for y in range(cols)` 遍历二维字符数组的每一列。
- 如果遍历到的字符 `char[x][y]` 与当前字符 `char[i][j]` 相同，并且它们的位置不同（即不是同一个字符），则进入条件判断。
- 在条件判断中，使用 `abs(x - i) + abs(y - j)` 计算出当前字符与遍历到的字符之间的曼哈顿距离（横向和纵向的距离之和）。
- 使用 `min(distance, abs(x - i) + abs(y - j))` 来更新最短距离 `distance`，取较小的值。
- 最终，`distance` 的值将保存下最短距离。

因此，这段代码的作用是找到二维字符数组中与当前字符相同的字符，并计算它们之间的最短距离。

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用c语言改写import cv2 import numpy as np #读取原始图像 img = cv2.imread('scenery.png', 1) #获取图像的高度和宽度 height, width = img.shape[:2] #图像灰度处理 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #创建目标图像 dstImg = np.zeros((height,width,1),np.uint8) #浮雕特效算法：newPixel = grayCurrentPixel - grayNextPixel + 150 for i in range(0,height): for j in range(0,width-1): grayCurrentPixel = int(gray[i,j]) grayNextPixel = int(gray[i,j+1]) newPixel = grayCurrentPixel - grayNextPixel + 150 if newPixel > 255: newPixel = 255 if newPixel < 0: newPixel = 0 dstImg[i,j] = newPixel #显示图像 cv2.imshow('src', img) cv2.imshow('dst',dstImg) #等待显示 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

以下是使用C语言改写后的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    //读取原始图像
    Mat img = imread("scenery.png", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty())
    {
        printf("Could not read the image: %s\n", argv[1]);
        return -1;
    }

    //获取图像的高度和宽度
    int height = img.rows;
    int width = img.cols;

    //图像灰度处理
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    //创建目标图像
    Mat dstImg(height, width, CV_8UC1);

    //浮雕特效算法：newPixel = grayCurrentPixel - grayNextPixel + 150
    for (int i = 0; i < height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < width - 1; j++)
        {
            int grayCurrentPixel = (int)gray.at<uchar>(i, j);
            int grayNextPixel = (int)gray.at<uchar>(i, j + 1);
            int newPixel = grayCurrentPixel - grayNextPixel + 150;
            if (newPixel > 255)
            {
                newPixel = 255;
            }
            if (newPixel < 0)
            {
                newPixel = 0;
            }
            dstImg.at<uchar>(i, j) = (uchar)newPixel;
        }
    }

    //显示图像
    namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("dst", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("src", img);
    imshow("dst", dstImg);

    //等待显示
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

注意：在使用该代码之前，需要先安装OpenCV库，并确保编译器能够正确链接该库。

双目立体匹配算法：SGM 实时代码

以下是双目立体匹配算法SGM的实时代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

const int max_image_size = 960;
const int max_disparity = 64;
const int P1 = 5;
const int P2 = 70;
const int penalty_scale = 10;
const int uniqueness_ratio = 15;
const int speckle_window_size = 100;
const int speckle_range = 32;

int main(int argc, char** argv) {
    if(argc != 3) {
        cout << "Usage: ./sgm_stereo left_image right_image" << endl;
        return -1;
    }

    Mat imgL = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat imgR = imread(argv[2], IMREAD_GRAYSCALE);

    if(imgL.empty() || imgR.empty()) {
        cout << "Error: Could not open or find the images" << endl;
        return -1;
    }

    int width = imgL.cols;
    int height = imgL.rows;

    if(width > max_image_size || height > max_image_size) {
        cout << "Error: Image size too large" << endl;
        return -1;
    }

    int min_disparity = 0;
    int max_disparity = 64;

    Mat disparity_map = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);

    for(int y = 0; y < height; y++) {
        for(int x = 0; x < width; x++) {
            int min_cost = INT_MAX;
            int best_disparity = min_disparity;

            for(int d = min_disparity; d < max_disparity; d++) {
                int sum = 0;
                int count = 0;

                for(int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
                    for(int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
                        int xl = x + dx;
                        int xr = x + dx - d;

                        if(xl < 0 || xl >= width || xr < 0 || xr >= width) {
                            continue;
                        }

                        int diff = abs((int)imgL.at<uchar>(y+dy, x+dx) - (int)imgR.at<uchar>(y+dy, xr));

                        sum += diff;
                        count++;
                    }
                }

                int cost = sum / count;

                if(d > min_disparity) {
                    int diff = abs(d - best_disparity);

                    cost += (diff == 1) ? P1 : (P1 + (diff - 1) * P2);
                }

                if(cost < min_cost) {
                    min_cost = cost;
                    best_disparity = d;
                }
            }

            disparity_map.at<uchar>(y, x) = best_disparity;
        }
    }

    Ptr<StereoSGBM> stereo = StereoSGBM::create(min_disparity, max_disparity, penalty_scale, 8 * imgL.channels() * speckle_window_size * speckle_window_size, 32 * speckle_range, uniqueness_ratio, StereoSGBM::MODE_SGBM_3WAY);
    stereo->compute(imgL, imgR, disparity_map);

    namedWindow("Disparity Map", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Disparity Map", disparity_map);

    waitKey(0);

    return 0;
}

需要注意的是，此代码只是SGM算法的实现之一，针对不同的场景和需求，实现方式可能会有所不同。