函数上半:void IntersectionInfoCache::makeIntersectionInfo(bool bIsInlink, const std::vector<LinkSymbol>& nodelinks, std::vector<IntersectionLinkInfo>& intersectionlinks) //制作路口信息,为set服务 { for(int8 i = 0; i < nodelinks.size(); ++i) { IntersectionLinkInfo intersectionLinkInfo; intersectionLinkInfo.direction = nodelinks[i].direction; intersectionLinkInfo.index = nodelinks[i].index; intersectionLinkInfo.bIsInlink = bIsInlink; RoadLinkInfo* link = NULL; RGDataManagerInstance->getRoadInfos(nodelinks[i].index,&link); intersectionLinkInfo.length = link->length; intersectionLinkInfo.linkId = link->linkId; intersectionLinkInfo.roadNameIdx = link->roadNameIdx; intersectionLinkInfo.linkKind = link->linkKind; if(nodelinks[i].direction == 0) { intersectionLinkInfo.lineCount = (link->lineCount & 0x0F); int8 pointcount = link->shapePoints.count > LinkShapePoints_Max_Count ? LinkShapePoints_Max_Count : link->shapePoints.count; intersectionLinkInfo.shapePoints.reserve(pointcount); if(bIsInlink) { for(int8 p = pointcount; p > 0; p--) { intersectionLinkInfo.shapePoints.push_back(link->shapePoints.locations[link->shapePoints.count-p].m_point); } //RoadLinkInfo记录更新 link->e_inersection_form_index = intersection_form_index; } else { for(int8 p = 0; p < pointcount; p++) { intersectionLinkInfo.shapePoints.push_back(link->shapePoints.locations[p].m_point); } //RoadLinkInfo记录更新 link->s_inersection_form_index = intersection_form_index; } } else if(nodelinks[i].direction == 1) { intersectionLinkInfo.lineCount = ((link->lineCount>>4) & 0x0F); int8 pointcount = link->shapePoints.count > LinkShapePoints_Max_Count ? LinkShapePoints_Max_Count : link->shapePoints.count; intersectionLinkInfo.shapePoints.reserve(pointcount); if(bIsInlink) { for(int8 p = pointcount-1; p >= 0; p--) { intersectionLinkInfo.shapePoints.push_back(link->shapePoints.locations[p].m_point); } //RoadLinkInfo记录更新

时间: 2024-03-28 09:36:20 浏览: 58
这段代码是用来制作路口信息,为一个set服务的。它接受三个参数,分别是一个bool类型的bIsInlink,一个包含LinkSymbol对象的vector类型的nodelinks,以及一个用来存储IntersectionLinkInfo对象的vector类型的intersectionlinks。在函数内部使用了一个for循环来遍历nodelinks中的每个LinkSymbol对象,然后把它们转换成IntersectionLinkInfo对象,并把这些对象添加到intersectionlinks中。在转换过程中,会获取每个LinkSymbol对象对应的RoadLinkInfo对象,并从中提取出一些信息,如道路长度、道路名称等等,然后填充到IntersectionLinkInfo对象中。最后,如果LinkSymbol对象的direction属性为0,则把道路形状点添加到IntersectionLinkInfo对象的shapePoints中,并更新RoadLinkInfo对象的intersection_form_index属性;如果direction属性为1,则把道路形状点反向添加到IntersectionLinkInfo对象的shapePoints中,并同样更新RoadLinkInfo对象的intersection_form_index属性。
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15 10 E:\dontknow\Administrator\Documents\csdn1.cpp [Error] template argument for 'template<class _RAIter, class _Compare> void std::sort(_RAIter, _RAIter, _Compare)' uses local type 'maxEnvelopes(std::vector<std::vector<int> >&)::<lambda(const std::vector<int>&, const std::vector<int>&)>'

这个错误通常是由于使用了 lambda 表达式作为 `std::sort` 的比较函数,但是编译器无法自动推导出 lambda 表达式的类型,需要手动指定类型。可以将 lambda 表达式的类型定义为 `std::function<bool(const std::vector<int>&, const std::vector<int>&)>`,然后将其作为 `std::sort` 的比较函数参数传递。 例如: ``` #include <vector> #include <algorithm> #include <functional> std::vector<std::vector<int>> maxEnvelopes(std::vector<std::vector<int>>& envelopes) { // lambda 表达式作为比较函数 auto cmp = [](const std::vector<int>& a, const std::vector<int>& b) { return a[0] < b[0] || (a[0] == b[0] && a[1] > b[1]); }; std::sort(envelopes.begin(), envelopes.end(), std::function<bool(const std::vector<int>&, const std::vector<int>&)>(cmp)); return envelopes; } ```

Devc++中void xorEncodeDecode(std::vector<uint8_t>& data, const std::vector<bool>& binarySequence)编译不了

如果在 DevC++ 中编译出现问题,可能是由于以下几个原因: 1. 编译器错误:DevC++ 使用的是 MinGW 编译器,如果你的代码中使用了 C++11 或更高版本的特性,可能会导致编译错误。你可以尝试在 DevC++ 的编译器选项中将标准设置为 C++11 或更高版本。 2. 头文件缺失:如果你的代码中使用到了 `<vector>` 和 `<cstdint>` 头文件,但是没有正确包含它们,也会导致编译错误。请确保在代码开头包含了这两个头文件,即 `#include <vector>` 和 `#include <cstdint>`。 3. 函数定义问题:请确保你的 `xorEncodeDecode` 函数的定义正确,包括函数名、参数列表和返回类型。如果出现语法错误或函数定义与声明不匹配,也会导致编译错误。 如果你能提供更多的错误信息或具体的编译错误提示,我可以帮助你更详细地解决问题。另外,建议你在编译出错时仔细检查代码,并查阅相关文档或搜索相关问题的解决方法。
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在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

void Tracker::pruning(Detection &selected_detections, std::vector<int> &final_select, std::vector<track_ptr> &tacks_in) { // TODO const uint &TrackSize = tacks_in.size(); const uint &detSize = selected_detections.size(); final_select.resize(detSize); cv::Mat assigmentsBin = cv::Mat::zeros(cv::Size(detSize, TrackSize), CV_32SC1); cv::Mat costMat = cv::Mat(cv::Size(detSize, TrackSize), CV_32FC1); // cosmatrix (cols rows) std::vector<int> assignments; std::vector<float> costs(detSize * TrackSize); for (uint i = 0; i < TrackSize; ++i) { for (uint j = 0; j < detSize; ++j) { costs.at(i + j * TrackSize) = euclideanDist(selected_detections[j].position, tracks_[i]->GetState()); costMat.at<float>(i, j) = costs.at(i + j * TrackSize); } } // std::cout<<"######## pruning costMat ############### \n"<<costMat<<" \n"<<std::endl; AssignmentProblemSolver APS; // 匈牙利算法 APS.Solve(costs, TrackSize, detSize, assignments, AssignmentProblemSolver::optimal); const uint &assSize = assignments.size(); // 这个的大小应该是检测结果的大小,里边对应的是目标的编号 for (uint i = 0; i < assSize; ++i) { if (assignments[i] != -1 && costMat.at<float>(i, assignments[i]) < 0.8) { assigmentsBin.at<int>(i, assignments[i]) = 1; } } const uint &rows = assigmentsBin.rows; const uint &cols = assigmentsBin.cols; std::vector<bool> choosen(detSize, false); std::vector<bool> trackchoosen(TrackSize, false); for (uint i = 0; i < rows; ++i) { for (uint j = 0; j < cols; ++j) { if (assigmentsBin.at<int>(i, j)) { final_select[j] = tacks_in[i]->GetId(); trackchoosen[i] = true; tracks_[i]->UpdateBox(selected_detections[j]); tracks_[i]->UpdateMeasure(selected_detections[j].position(0), selected_detections[j].position(1)); choosen[j] = true; } } } for (int i = 0; i < choosen.size(); ++i) { if (!choosen[i]) { not_associated_.push_back(selected_detections[i]); } } for (int i = 0; i < trackchoosen.size(); ++i) { if (!trackchoosen[i]) { tracks_[i]->MarkMissed(); } } // std::cout<<"######## pruning not asso ###############"<<not_associated_.size()<<std::endl; }

请解释下这段代码namespace cros { // FaceTracker takes a set of face data produced by FaceDetector as input, // filters the input, and produces the bounding rectangle that encloses the // filtered input. class FaceTracker { public: struct Options { // The dimension of the active sensory array in pixels. Used for normalizing // the input face coordinates. Size active_array_dimension; // The dimension of the active stream that will be cropped. Used for // translating the ROI coordinates in the active array space. Size active_stream_dimension; // The threshold in ms for including a newly detected face for tracking. int face_phase_in_threshold_ms = 3000; // The threshold in ms for excluding a face that's no longer detected for // tracking. int face_phase_out_threshold_ms = 2000; // The angle range [|pan_angle_range|, -|pan_angle_range|] in degrees used // to determine if a face is looking at the camera. float pan_angle_range = 30.0f; }; explicit FaceTracker(const Options& options); ~FaceTracker() = default; FaceTracker(FaceTracker& other) = delete; FaceTracker& operator=(FaceTracker& other) = delete; // Callback for when new face data are ready. void OnNewFaceData(const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces); // The all the rectangles of all the detected faces. std::vector<Rect<float>> GetActiveFaceRectangles() const; // Gets the rectangle than encloses all the detected faces. Returns a // normalized rectangle in [0.0, 1.0] x [0.0, 1.0] with respect to the active // stream dimension. Rect<float> GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const; void OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values); private: struct FaceState { Rect<float> normalized_bounding_box = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; base::TimeTicks first_detected_ticks; base::TimeTicks last_detected_ticks; bool has_attention = false; }; Options options_; std::vector<FaceState> faces_; }; } // namespace cros

#include <ros/ros.h> #include "Utils/param.h" #include "control.hpp" #include <sstream> namespace ns_control { Param control_param_; Control::Control(ros::NodeHandle &nh) : nh_(nh) { controller_ = nh_.param<std::string>("controller", "pure_pursuit"); control_param_.getParams(nh_, controller_); if (controller_ == "pure_pursuit") { solver_ = &pure_pursuit_solver_; } else if (controller_ == "mpc") { solver_ = &mpc_solver_; } else { ROS_ERROR("Undefined Solver name !"); } } void Control::setCarState(const fsd_common_msgs::CarState &msgs) { car_state_ = msgs; } void Control::setTrack(const Trajectory &msgs) { refline_ = msgs; } fsd_common_msgs::ControlCommand Control::getCmd() { return cmd_; } visualization_msgs::MarkerArray Control::getPrePath() { return PrePath_; } bool Control::Check() { if (refline_.empty()) { ROS_DEBUG_STREAM("Successfully passing check"); return false; } return true; } void Control::runAlgorithm() { if (!Check()) { ROS_WARN_STREAM("Check Error"); return; } solver_->setState(VehicleState(car_state_, cmd_)); solver_->setTrajectory(refline_); solver_->solve(); cmd_ = solver_->getCmd(); std::vector<float> color_ref = {1, 0, 0}; std::vector<float> color_pre = {0, 1, 0}; std::vector<float> color_init = {0, 0, 1}; if (controller_ == "mpc") visual_trajectory(solver_->getTrajectory(), PrePath_, "/base_link", color_pre, car_state_.header, true); std::cout << "steering: " << cmd_.steering_angle.data << std::endl; std::cout << "throttle: " << cmd_.throttle.data << std::endl; }翻译这段代码

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