std::cout 如何打印 std::chrono::steady_clock::time_point

`std::cout` 是 C++ 标准库中的一个输出流，用于将数据输出到标准输出设备（通常是控制台）。当你想打印 `std::chrono::steady_clock::time_point` 类型的数据，即时间点，你需要使用特定的方法和格式化字符串，因为默认的 `std::cout` 不直接支持这种类型。

首先，你需要包含必要的头文件，并使用 `std::chrono::format` 函数配合 `std::cout` 来格式化输出。这里是一个简单的示例：

#include <iostream>
#include <chrono>

int main() {
    // 获取当前的时间点
    auto now = std::chrono::steady_clock::now();

    // 定义一个格式字符串，%FT%T 是 ISO-8601 格式，%z 表示时区
    std::string format = "%FT%T%z";

    // 使用 std::chrono::format 将时间点转换为字符串并打印
    std::cout << std::chrono::format(format, now) << std::endl;

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std::chrono::time_pointstd::chrono::steady_clock end = std::chrono::steady_clock::now(); std::chrono::seconds elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start); int64_t s = elapsed.count(); std::cout << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s" << std::endl; std::cout << "Elapsed time s: " << s << " s" << std::endl; 存在什么问题

这段代码没有明显的问题，但是在输出`elapsed`变量的值时，使用了两种不同的方式：

1. `elapsed.count()`，直接获取`elapsed`变量的秒数，并将其转换为`int64_t`类型。

2. `s`，将`elapsed`变量的秒数存储在了一个`int64_t`类型的变量`s`中，并输出`s`的值。

这两种方式的结果应该是相同的，因为`elapsed.count()`返回的是一个`std::chrono::seconds::rep`类型的值，也就是`int64_t`类型。因此，如果想要输出`elapsed`变量的值，可以直接使用`elapsed.count()`，不需要再将其存储在一个额外的变量中。例如：

std::chrono::time_point<std::chrono::steady_clock> end = std::chrono::steady_clock::now();
std::chrono::seconds elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start);
std::cout << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s" << std::endl;

这样可以避免产生额外的变量，并使代码更加简洁。

解释线面这段代码 Curpoint.clear(); Prepoint.clear(); CurpointRmDynamic.clear(); PrepointRmDynamic.clear(); for(auto it = mvKeys.begin(); it != mvKeys.end(); ++it) { Curpoint.push_back(it->pt); } //double mom = nmatches; //std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now(); cv::calcOpticalFlowPyrLK(imGray, imGrayPre, Curpoint, Prepoint, State, Err, cv::Size(21, 21), 3, cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 30, 0.01)); /* std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now(); double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count(); std::cout << "calcOpticalFlow time =" << ttrack*1000 << std::endl; */ int Cur_keypoint_sum = Curpoint.size(); int Pre_keypoint_sum; cv::Mat FundMat;

这段代码的主要作用是使用OpenCV库中的calcOpticalFlowPyrLK函数进行光流跟踪。光流跟踪是一种计算图像中物体或场景移动的技术，它通过比较两幅图像中同一位置上的像素来计算出它们之间的运动。具体来说，这段代码的步骤是：

1. 清空Curpoint、Prepoint、CurpointRmDynamic和PrepointRmDynamic四个vector。

2. 遍历mvKeys中的所有关键点，并将它们的坐标存储到Curpoint中。

3. 调用calcOpticalFlowPyrLK函数，对两幅图像imGray和imGrayPre进行光流跟踪，其中Curpoint是当前帧的关键点坐标，Prepoint是前一帧的关键点坐标，State和Err是输出参数，cv::Size(21, 21)是窗口大小，3是金字塔层数，cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 30, 0.01)是迭代终止条件。

4. 计算Curpoint中关键点的数量，并将结果存储到Cur_keypoint_sum中。

5. 创建一个cv::Mat类型的变量FundMat，用于存储基础矩阵。