std::vector<Face*> faces ; 如何用lambda表达式 遍历

时间: 2024-04-08 11:33:44 浏览: 11
使用lambda表达式遍历std::vector<Face*> faces的方法如下: ```cpp #include <iostream> #include <vector> class Face { public: Face(int id) : id(id) {} int getId() const { return id; } private: int id; }; int main() { std::vector<Face*> faces; faces.push_back(new Face(1)); faces.push_back(new Face(2)); faces.push_back(new Face(3)); // 使用lambda表达式遍历faces std::cout << "遍历faces:" << std::endl; for_each(faces.begin(), faces.end(), [](Face* face) { std::cout << face->getId() << " "; }); std::cout << std::endl; // 释放Face对象的内存 for (const auto& face : faces) { delete face; } return 0; } ``` 在上述示例中,我们首先定义了一个Face类,其中包含一个成员函数getId()用于返回Face对象的id。然后,我们创建了一个std::vector<Face*> faces,并向其添加了一些Face对象。 使用lambda表达式遍历faces的语法是`for_each(faces.begin(), faces.end(), lambda表达式)`。在lambda表达式中,我们以Face*类型的参数face为输入,并输出face->getId()。 请注意,由于faces中存储的是Face*指针,我们在程序结束前需要手动释放这些指针所指向的内存。 希望这个例子能帮助你理解如何使用lambda表达式遍历std::vector<Face*> faces。如果你还有其他问题,请随时提出。

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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

请详细解释下这段代码Rect<float> FaceTracker::GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const { std::vector<Rect<float>> faces = GetActiveFaceRectangles(); if (faces.empty()) { return Rect<float>(); } float min_x0 = 1.0f, min_y0 = 1.0f, max_x1 = 0.0f, max_y1 = 0.0f; for (const auto& f : faces) { min_x0 = std::min(f.left, min_x0); min_y0 = std::min(f.top, min_y0); max_x1 = std::max(f.right(), max_x1); max_y1 = std::max(f.bottom(), max_y1); } Rect<float> bounding_rect(min_x0, min_y0, max_x1 - min_x0, max_y1 - min_y0); VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active array: " << bounding_rect; // Transform the normalized rectangle in the active sensor array space to the // active stream space. const float active_array_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_array_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_array_dimension.height); const float active_stream_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.height); if (active_array_aspect_ratio < active_stream_aspect_ratio) { // The active stream is cropped into letterbox with smaller height than the // active sensor array. Adjust the y coordinates accordingly. const float height_ratio = active_array_aspect_ratio / active_stream_aspect_ratio; bounding_rect.height = std::min(bounding_rect.height / height_ratio, 1.0f); const float y_offset = (1.0f - height_ratio) / 2; bounding_rect.top = std::max(bounding_rect.top - y_offset, 0.0f) / height_ratio; } else { // The active stream is cropped into pillarbox with smaller width than the // active sensor array. Adjust the x coordinates accordingly. const float width_ratio = active_stream_aspect_ratio / active_array_aspect_ratio; bounding_rect.width = std::min(bounding_rect.width / width_ratio, 1.0f); const float x_offset = (1.0f - width_ratio) / 2; bounding_rect.left = std::max(bounding_rect.left - x_offset, 0.0f) / width_ratio; } VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active stream: " << bounding_rect; return bounding_rect; }

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