mark_point1: if(x==0 || x>=11 || y==0 || y>=11){ scanf("%hhu,%hhu",&x,&y); printf("非法坐标,请重新输入\n"); goto mark_point1; 输入1,2一直跳转mark_point1的原因
时间: 2024-04-22 11:28:12 浏览: 28
输入1,2一直跳转到`mark_point1`的因是因为在中使用了`goto`句。当输入的标不满足条件(x等于0或大于等于11,y等于0大于等于11时,程序会跳转到`mark_point1`签所在的位置,继续执行后面的代码。然后会要求重新输入,并再次跳转到`mark_point1`标签。这样就实现了输入1,2一直跳转到`mark_point1`的效果。这种方式被称为"无条件跳转",可以用来实现循环或者条件控制的效果。
相关问题
# 定义起始点和搜索半径 start_point = [810, 500] radius = 10 # 记录已经采样过的点 sampled_points = [] # 定义螺旋搜索方向 directions = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)] # 定义当前搜索方向和步数 direction_index = 0 step = 1 while True: # 沿着当前方向采样 for i in range(step): # 计算当前点的位置 x = start_point[0] + directions[direction_index][0] * i y = start_point[1] + directions[direction_index][1] * i # 判断当前点是否已经采样过 if (x, y) in sampled_points: # 标记当前点位存在被遮蔽情况 mark_as_obscured(x, y) else: # 从 DSM 中获取当前点的地面高度 z = get_ground_height(x, y) # 计算当前点在原始影像中的位置 x1, y1 = calculate_position_in_image(x, y, z) # 对当前点进行标记 mark_sampled_point(x, y, z, x1, y1) # 将当前点加入已采样点的列表中 sampled_points.append((x, y)) # 更新搜索方向和步数 direction_index = (direction_index + 1) % 4 if direction_index == 0: step += 1 # 判断是否已经搜索完整个区域 if step > radius: break这段代码怎么改可以结合dsm数据实现
可以将代码中的`get_ground_height(x, y)`函数替换为从DSM中获取高程数据的函数。例如,如果使用GDAL库读取DSM数据,可以使用如下代码:
```python
import gdal
dsm_file = "path/to/dsm.tif"
def get_ground_height(x, y):
# 读取DSM数据
dsm_data = gdal.Open(dsm_file)
# 获取DSM数据的地理转换信息
geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform()
# 计算像素坐标
px = int((x - geo_transform[0])/geo_transform[1])
py = int((y - geo_transform[3])/geo_transform[5])
# 读取对应像素的高程值
height = dsm_data.GetRasterBand(1).ReadAsArray(px, py, 1, 1)[0][0]
return height
```
这样,就可以通过读取DSM数据文件,来获取每个采样点的地面高程值,从而实现与DSM数据的结合。
在Python中如何螺旋搜索的起点为原始航片的地底点,依据螺 旋式搜索算法结合地面 DSM 数据按照一定的地面间隔进 行地面点采样获取其地面三维坐标(X,Y,Z),同时按照 共线方程(1)反算其在原始影像中位置,当原始像素中此 点位已被某地面点(X1 ,Y1 ,Z1 )采样过时,则对(X,Y,Z) 位置进行标记,标记此点位存在被遮蔽的情况,依此类推 当对 DSM 区域内所有地面点逐点搜索完毕后,通过标记 的信息就能获取整个被遮蔽区域
实现螺旋式搜索算法,可以使用 Python 中的循环结构和条件语句。以下是一个简单的示例代码:
```python
# 定义起始点和搜索半径
start_point = [x0, y0]
radius = 10
# 记录已经采样过的点
sampled_points = []
# 定义螺旋搜索方向
directions = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]
# 定义当前搜索方向和步数
direction_index = 0
step = 1
while True:
# 沿着当前方向采样
for i in range(step):
# 计算当前点的位置
x = start_point[0] + directions[direction_index][0] * i
y = start_point[1] + directions[direction_index][1] * i
# 判断当前点是否已经采样过
if (x, y) in sampled_points:
# 标记当前点位存在被遮蔽情况
mark_as_obscured(x, y)
else:
# 从 DSM 中获取当前点的地面高度
z = get_ground_height(x, y)
# 计算当前点在原始影像中的位置
x1, y1 = calculate_position_in_image(x, y, z)
# 对当前点进行标记
mark_sampled_point(x, y, z, x1, y1)
# 将当前点加入已采样点的列表中
sampled_points.append((x, y))
# 更新搜索方向和步数
direction_index = (direction_index + 1) % 4
if direction_index == 0:
step += 1
# 判断是否已经搜索完整个区域
if step > radius:
break
```
以上代码仅为示例,具体的实现方式需要根据具体的应用场景和数据结构进行调整。
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