union { int32_t height, rows; };
时间: 2024-05-28 17:13:22 浏览: 6
这是一个联合体(union),包含两个成员变量:height和rows,它们共用同一块内存空间。这意味着在任何时候,只能使用其中的一个成员变量,因为另一个成员变量的值会被覆盖。在这个联合体中,height和rows的类型都是int32_t,它们占用4个字节的内存空间。因此,这个联合体的大小为4个字节。如果给height赋值,那么rows的值就会被覆盖;同理,如果给rows赋值,那么height的值就会被覆盖。
相关问题
CornerDetector(int n_rows = 8, int n_cols = 10, double detection_threshold = 40.0); ~CornerDetector() = default; void detect_features(const cv::Mat &image, std::vector<cv::Point2f> &features); void set_grid_position(const cv::Point2f &pos); void set_grid_size(int n_rows, int n_cols); int get_n_rows() const { return grid_n_rows_; } int get_n_cols() const { return grid_n_cols_; } float shiTomasiScore(const cv::Mat &img, int u, int v); int sub2ind(const cv::Point2f &sub);
这段代码定义了一个名为 `CornerDetector` 的类,该类具有以下成员函数:
- `CornerDetector(int n_rows = 8, int n_cols = 10, double detection_threshold = 40.0)`:类的构造函数,可以用来初始化占据网格的行数、列数和检测阈值。
- `~CornerDetector() = default`:类的析构函数。
- `void detect_features(const cv::Mat &image, std::vector<cv::Point2f> &features)`:检测输入图像中的角点,并将角点的坐标保存在 `features` 向量中。
- `void set_grid_position(const cv::Point2f &pos)`:设置占据网格的左上角位置。
- `void set_grid_size(int n_rows, int n_cols)`:设置占据网格的行数和列数。
- `int get_n_rows() const { return grid_n_rows_; }`:获取占据网格的行数。
- `int get_n_cols() const { return grid_n_cols_; }`:获取占据网格的列数。
- `float shiTomasiScore(const cv::Mat &img, int u, int v)`:计算图像中指定位置的 Shi-Tomasi 角点得分。
- `int sub2ind(const cv::Point2f &sub)`:将占据网格的行列坐标转换为索引。
dataframe_to_rows
`dataframe_to_rows` 是 Pandas 库中的一个函数,用于将 DataFrame 中的数据按行转换为生成器对象,以便进行迭代处理。具体来说,它将每一行数据转换为一个元组,元组中包含该行数据的所有列。这个函数通常用于将 DataFrame 转换为二维表格,以便进行可视化或者其他类型的数据处理。
下面是一个简单的示例,展示如何使用 `dataframe_to_rows` 函数将 DataFrame 转换为二维表格:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
# 使用 dataframe_to_rows 将 DataFrame 转换为二维表格
for row in df.iterrows():
print(row)
```
输出结果如下:
```
(0, a 1
b 4
Name: 0, dtype: int64)
(1, a 2
b 5
Name: 1, dtype: int64)
(2, a 3
b 6
Name: 2, dtype: int64)
```
这里使用了 `df.iterrows()` 函数,它返回一个包含索引值和每一行数据的元组的生成器对象。`dataframe_to_rows` 将这些元组转换为二维表格,每一行数据都是一个元组,元组中包含该行数据的所有列。
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