double distance = Cv2.PointPolygonTest(previousContour, currentCentroid, true);

时间: 2024-04-14 08:28:42 浏览: 205
ZIP

double.js:javascript 中的双双算术。 具有 31 个精确十进制数字的浮点扩展

在您提供的代码中，`Cv2.PointPolygonTest()` 函数用于计算点到多边形的最短距离。在这里，该函数用于计算前一个轮廓线 `previousContour` 上的点 `currentCentroid` 到该轮廓线的最短距离。 函数的参数如下: - `previousContour`：前一个轮廓线，它是一个包含点坐标的数组。 - `currentCentroid`：当前质心的坐标。 - `true`：指定计算点到多边形的有符号距离，如果为 `false`，则计算点到多边形的绝对距离。 该函数返回一个 `double` 值，表示点到多边形的最短距离。 在您的代码中，您使用 `Cv2.PointPolygonTest()` 函数计算了前一个轮廓线上的点 `currentCentroid` 到该轮廓线的最短距离，并将结果存储在变量 `distance` 中。
阅读全文

相关推荐

-

Java中equals与==的区别深度解析

首先，==运算符主要用于比较基本数据类型（如int, char, double等）的值是否相等。对于引用数据类型（如类的对象），==比较的是两个变量所指向的内存地址，也就是这两个引用是否指向同一个对象实例。如果两个...
-

Java中Double类型比较大小的正确方法探究

资源摘要信息:"Java Double类型比较大小_Java编程知识总结" 在Java编程中，处理数值类型是常见的任务之一。其中，Double类型是一种封装了基本数据类型double的包装类。在进行数值比较时，尤其是double这样的浮点数...

bool isPolygonInside(const std::vector<cv::Point>& polygon1, const std::vector<cv::Point>& polygon2, double& outsideArea) { // Check if all vertices of polygon1 are inside polygon2 for (const auto& vertex : polygon1) { double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance < 0) { // Vertex is outside polygon2 // Calculate area of polygon1 outside polygon2 cv::Mat polygon1Mat = cv::Mat(polygon1).reshape(1); cv::Mat polygon2Mat = cv::Mat(polygon2).reshape(1); cv::Mat intersectionMat; cv::intersectConvexConvex(polygon1Mat, polygon2Mat, intersectionMat); //if (cv::countNonZero(intersectionMat) == 0) std::vector<cv::Point2f> intersectionPolygon; intersectionMat.reshape(2).copyTo(intersectionPolygon); double intersectionArea = std::abs(cv::contourArea(intersectionPolygon)); double polygon1Area = std::abs(cv::contourArea(polygon1)); outsideArea = polygon1Area - intersectionArea; return false; } } // All vertices of polygon1 are inside polygon2 return true; } 上述代码正确吗

double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance ) { // Vertex is outside polygon2 // Calculate area of polygon1 outside polygon2 cv::Mat polygon1Mat = cv::Mat(polygon...

bool isPolygonInside(const std::vectorcv::Point& polygon1, const std::vectorcv::Point& polygon2, double& outsideArea) { // Check if all vertices of polygon1 are inside polygon2 for (const auto& vertex : polygon1) { double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance < 0) { // Vertex is outside polygon2 // Calculate area of polygon1 outside polygon2 cv::Mat polygon1Mat = cv::Mat(polygon1).reshape(1); cv::Mat polygon2Mat = cv::Mat(polygon2).reshape(1); std::vectorcv::Point2f intersectionPolygon; if (cv::isContourConvex(polygon1) && cv::isContourConvex(polygon2)) { cv::Mat intersectionMat; cv::intersectConvexConvex(polygon1Mat, polygon2Mat, intersectionMat); if (cv::countNonZero(intersectionMat) > 0) { intersectionMat.reshape(2).copyTo(intersectionPolygon); } } else { cv::Rect rect1 = cv::boundingRect(polygon1Mat); cv::Rect rect2 = cv::boundingRect(polygon2Mat); cv::Rect intersectionRect = rect1 & rect2; if (!intersectionRect.empty()) { cv::Mat intersectionMat = cv::Mat::zeros(intersectionRect.size(), CV_8UC1); std::vectorcv::Point shiftedPolygon1; cv::Point shift = rect1.tl(); std::transform(polygon1.begin(), polygon1.end(), std::back_inserter(shiftedPolygon1), [shift](const cv::Point& pt) { return pt - shift; }); cv::fillConvexPoly(intersectionMat, shiftedPolygon1, cv::Scalar(255)); std::vectorcv::Point shiftedPolygon2; cv::Point shift2 = rect2.tl(); std::transform(polygon2.begin(), polygon2.end(), std::back_inserter(shiftedPolygon2), [shift2](const cv::Point& pt) { return pt - shift2; }); cv::fillConvexPoly(intersectionMat, shiftedPolygon2, cv::Scalar(0), cv::LINE_AA); //cv::fillConvexPoly(intersectionMat, polygon1 - rect1.tl(), cv::Scalar(255)); //cv::fillConvexPoly(intersectionMat, polygon2 - rect2.tl(), cv::Scalar(0), cv::LINE_AA); std::vector<std::vectorcv::Point2f> contours; cv::findContours(intersectionMat, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); if (!contours.empty()) { intersectionPolygon = contours[0]; } } } //if(intersectionPolygon.size()>0){ double intersectionArea = std::abs(cv::contourArea(intersectionPolygon)); double polygon1Area = std::abs(cv::contourArea(polygon1)); outsideArea = polygon1Area - intersectionArea; //} return false; } } // All vertices of polygon1 are inside polygon2 return true; } 上述代码正确吗

我看到你给出的是 C++ 代码，而且其中调用了一些 OpenCV 库的函数，看起来这段代码是在判断一个多边形是否在另一个多边形内部，并计算出在外部的面积。 但是，我并不能完全确定这段代码是否正确，因为我缺乏上下文...

bool isPolygonInside(const std::vector<cv::Point>& polygon1, const std::vector<cv::Point>& polygon2, double& outsideArea) { // Check if all vertices of polygon1 are inside polygon2 bool allInside = true; for (const auto& vertex : polygon1) { double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance < 0) { allInside = false; break; } } if (allInside) { return true; } // Polygon1 is partially or completely outside polygon2 std::vector<cv::Point> intersectionPolygon; if (cv::isContourConvex(polygon1) && cv::isContourConvex(polygon2)) { cv::Mat intersectionMat; cv::intersectConvexConvex(cv::Mat(polygon1), cv::Mat(polygon2), intersectionMat); if (cv::countNonZero(intersectionMat) > 0) { cv::findContours(intersectionMat, intersectionPolygon, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); } } else { std::vector<cv::Point> hull1, hull2; cv::convexHull(polygon1, hull1); cv::convexHull(polygon2, hull2); std::vector<cv::Point> hullIntersection; cv::convexHull(hull1, hullIntersection, false, false); cv::fillConvexPoly(cv::Mat(hullIntersection), hull2, cv::Scalar(0), false); cv::findContours(cv::Mat(hullIntersection), intersectionPolygon, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); } if (intersectionPolygon.empty()) { outsideArea = 0; return false; } double intersectionArea = std::abs(cv::contourArea(intersectionPolygon)); double polygon1Area = std::abs(cv::contourArea(polygon1)); outsideArea = polygon1Area - intersectionArea; return false; }

如果是，则多边形1完全在多边形2内部，返回 true。 2. 否则，多边形1部分或完全在多边形2的外部。在这种情况下，它找到两个多边形的交集，并计算它们的交集面积。 3. 如果两个多边形都是凸多边形，那么它使用 ...

解释这个函数bool PolygonDecomposition::convertRos2CvPolygon(const std::vector<RjpPoint> &in_polygon) { if (in_polygon.size() < 3) { return false; } auto ymin_iter = std::min_element(in_polygon.begin(), in_polygon.end(), [](RjpPoint p1, RjpPoint p2) { return p1.y < p2.y; }); int y_min_idx = std::distance(in_polygon.begin(), ymin_iter); double cross_product; if (y_min_idx == 0) { cross_product = calCrossProduct(in_polygon[in_polygon.size() - 1], in_polygon[y_min_idx], in_polygon[y_min_idx + 1]); } else if (y_min_idx = in_polygon.size() - 1) { cross_product = calCrossProduct(in_polygon[y_min_idx - 1], in_polygon[y_min_idx], in_polygon[0]); } else { cross_product = calCrossProduct(in_polygon[y_min_idx - 1], in_polygon[y_min_idx], in_polygon[y_min_idx + 1]); } if (cross_product > 0) { for (int i = 0; i < in_polygon.size(); ++i) { _polygon_cv.push_back(cv::Point2f(in_polygon[i].x, in_polygon[i].y)); } } else { _polygon_cv.push_back(cv::Point2f(in_polygon[0].x, in_polygon[0].y)); for (int i = in_polygon.size() - 1; i > 0; --i) { _polygon_cv.push_back(cv::Point2f(in_polygon[i].x, in_polygon[i].y)); } } std::vector<int> tmp_poly; for (int i = 0; i < _polygon_cv.size(); ++i) { tmp_poly.push_back(i); } _result_polygon_idx.push_back(tmp_poly); return true; }

这是一个将输入的 Ros 数据库中的多边形转换成 OpenCV 库中的多边形的函数。首先，它检查输入的多边形是否至少包含三个点，因为只有三个或更多个点...最后，将多边形的索引添加到结果中，并返回 true 表示转换成功。

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); } }

在加入这段代码时，如果在同一个命名空间内有相同的函数或变量，则会报重定义的错误。如果你确定已经检查过代码，在其他地方...namespace my_cv_dnn { // 这里放你的代码 } 然后在使用时使用新的命名空间即可。
zip

YML保存 cvCompareHist cvCalcEMD2 直方图对比 opencv vs2010

总结来说，OpenCV提供的这两个函数是图像处理和计算机视觉领域中比较直方图的有力工具。通过理解它们的工作原理和使用方法，开发者可以更好地分析和比较不同图像的特征，从而推动各种视觉应用的发展。
-

：hypot函数在人工智能中的神奇应用：从机器学习到计算机视觉

Hypot函数在数学和计算机科学中有着广泛的应用，特别是在机器学习、计算机视觉和优化算法等领域。在这些领域中，Hypot函数用于计算距离、相似度和梯度等。 # 2. Hypot函数在机器学习中的应用 Hypot函数在机器学习...
-

计算机图形学中的形状分析技术

形状分析技术广泛应用于计算机视觉、模式识别、计算机辅助设计等领域。在计算机视觉中，形状分析可以用于目标检测和跟踪、姿态估计、图像配准等任务。在模式识别中，形状分析可以用于图像分类、目标识别、手写体识别...

/// /// 计算速度 /// /// 前一个轮廓线 /// 后一个轮廓线 /// 时间间隔 0.1 public double calculateSpeed(OpenCvSharp.Point[] previousContour , OpenCvSharp.Point[] currentContour,double frameInterval) { { // 获取最佳匹配的两个轮廓线 // 计算两个轮廓线的质心 Moments previousMoments = Cv2.Moments(previousContour); Moments currentMoments = Cv2.Moments(currentContour); Point2f previousCentroid = new Point2f((float)(previousMoments.M10 / previousMoments.M00), (float)(previousMoments.M01 / previousMoments.M00)); Point2f currentCentroid = new Point2f((float)(currentMoments.M10 / currentMoments.M00), (float)(currentMoments.M01 / currentMoments.M00)); // 计算两个质心之间的距离 double distance = Cv2.PointPolygonTest(previousContour, currentCentroid, true); // 计算速度 double velocity = distance / frameInterval; Debug.Log("Velocity: " + velocity); return velocity; } }

double distance = Cv2.PointPolygonTest(previousContour, currentCentroid, true); // 计算速度 double velocity = distance / frameInterval; Debug.Log("Velocity: " + velocity); return velocity; } ...

double distance = Cv2.PointPolygonTest(previousContour, currentCentroid, true); 原理解释

Cv2.PointPolygonTest() 函数用于计算一个点到一个多边形的最短距离。在这里，它被用来计算点 currentCentroid 到轮廓线 previousContour 的最短距离。 该函数的原理是通过计算点到多边形边界的有向距离来...

但是运行后报错：terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): OpenCV(4.5.0) /home/sniper/Downloads/opencv-4.5.0/modules/imgproc/src/contours.cpp:1799: error: (-215:Assertion failed) (_contours.kind() == _InputArray::STD_VECTOR_VECTOR || _contours.kind() == _InputArray::STD_VECTOR_MAT || _contours.kind() == _InputArray::STD_VECTOR_UMAT) in function 'findContours'

double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance ) { allInside = false; break; } } if (allInside) { return true; } // Polygon1 is partially or completely outside ...

OpenCvSharp 编写多线程CircularCaliper找圆心函数 ， 输入图像、找圆弧区域的半径、圆弧中心点、设定圆弧域起始角度、圆弧区域结束角度 输入Caliper个数，宽度、长度、 将每个Caliper区域按输入圆弧与半径的交点作小矩形的中心剪出小区域图像 将每个Caliper区域roi内从整体图像中复制成小图像来分析以提高速度，得到的点坐标转换到整体大图的坐标系中 输入从内到外找圆心、从黑到白找圆 输入canny参数 并行计Caliper区域，将Caliper区域所有canny点合并，拟合圆心 输出圆中心点out double centerX, out double centerY,out double Radius请编写函数

CircularCaliperFinder finder = new CircularCaliperFinder(image, 100, center, 0, Math.PI * 2, 36, 10, 20, true, 100, 200); finder.Find(out double centerX, out double centerY, out double radius); ...

用这个代码Rect rect = DetectRectangle(canny_Image, out points);实现

double cos = Math.Abs(Cv2.ContourArea(approxCurve)) / (Cv2.ArcLength(approxCurve, true) * Cv2.ArcLength(approxCurve, true)); if (cos ) { rectangles.Add(approxCurve); } } } // 计算四边形的重心...
-

C#实现：限制文本框只输入double类型数值

"限制文本框只能输入double类型的代码案例!" 在Windows Forms应用程序中，我们经常需要确保用户在文本框（TextBox）中输入的数据是特定类型的，例如double类型，以进行数学计算或其他数值处理。以下是一个C#代码...
-

解决double精度问题：doubledouble结构

"本文主要探讨了在C或C++编程中，由于double数据类型的精度限制导致的计算误差问题，并提出了一种使用doubledouble结构来提高浮点数精度的方法。通过实例代码展示了如何实现这个结构以及其在多次累加运算中的效果。...
ipynb

16-17 数据挖掘算法基础 - 分类与回归1(1).ipynb

16-17 数据挖掘算法基础 - 分类与回归1(1).ipynb
zip

精选微信小程序源码：停车场管理小程序（含源码+源码导入视频教程&文档教程，亲测可用）

微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，由腾讯公司推出，主要应用于移动端，为用户提供便捷的服务。奥多停车小程序源码是一套完整的解决方案，用于构建停车场管理类的小程序应用。这套源码包括了前端用户界面、后端服务器逻辑以及数据库交互等关键组成部分，使得开发者能够快速搭建一个功能齐全的停车服务系统。 1. **微信小程序开发环境**：在开发微信小程序前，首先需要安装微信开发者工具，这是一个集成了代码编辑、预览、调试和发布功能的平台，支持开发者进行小程序的开发工作。 2. **源码结构分析**：源码通常包含多个文件夹，如pages用于存放各个页面的代码，utils存储公共函数，app.js是小程序的全局配置，app.json定义项目配置，app.wxss是全局样式文件。开发者需要理解每个文件夹和文件的作用，以便进行定制化开发。 3. **奥多停车核心功能**：该小程序可能具备的功能包括但不限于实时车位查询、预约停车位、导航指引、在线支付停车费、电子发票开具等。这些功能的实现依赖于与后端服务器的数据交互，通过API接口进行数据的增删查改。 4. **数据库设计**：数据库

最新推荐

recommend-type

16-17 数据挖掘算法基础 - 分类与回归1(1).ipynb

16-17 数据挖掘算法基础 - 分类与回归1(1).ipynb
recommend-type

精选微信小程序源码：停车场管理小程序（含源码+源码导入视频教程&文档教程，亲测可用）

微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，由腾讯公司推出，主要应用于移动端，为用户提供便捷的服务。奥多停车小程序源码是一套完整的解决方案，用于构建停车场管理类的小程序应用。这套源码包括了前端用户界面、后端服务器逻辑以及数据库交互等关键组成部分，使得开发者能够快速搭建一个功能齐全的停车服务系统。 1. **微信小程序开发环境**：在开发微信小程序前，首先需要安装微信开发者工具，这是一个集成了代码编辑、预览、调试和发布功能的平台，支持开发者进行小程序的开发工作。 2. **源码结构分析**：源码通常包含多个文件夹，如`pages`用于存放各个页面的代码，`utils`存储公共函数，`app.js`是小程序的全局配置，`app.json`定义项目配置，`app.wxss`是全局样式文件。开发者需要理解每个文件夹和文件的作用，以便进行定制化开发。 3. **奥多停车核心功能**：该小程序可能具备的功能包括但不限于实时车位查询、预约停车位、导航指引、在线支付停车费、电子发票开具等。这些功能的实现依赖于与后端服务器的数据交互，通过API接口进行数据的增删查改。 4. **数据库设计**：数据库
recommend-type

最新闪客网盘系统源码支持限速+按时收费+文件分享+可对接易支付

闪客网盘系统源码支持限速+按时收费+文件分享+可对接易支付 安装所需环境:Nginx 1.20+PHP 7.1-7.3+MySQL 5.6 特色功能: 支持多个服务器部署，支持阿里云、腾讯云oss。大文件分片上传 设置下载限速管理、用户组管理、存储策略管理、文件回收站 默认对接易支付接口、用户提现管理、文件举报管理、找回密码邮件发送、用户文件收益走势图 用户文件收益走势图 三套首页模板随意切换默认是仿蓝奏云模板 VIP 功能等 PS:为了你的安全考虑，搭建好请尽快在后台里更改密码。进入到数据库sk_users里可修改登录用户名
recommend-type

利用MIT 6.S094的Tesla数据集训练深度学习模型，根据车辆的前置相机所拍摄的路况图像，实现对车辆转向角度的预测.zip

简介：本资源利用MIT 6.S094课程中的Tesla数据集，通过车辆前置相机拍摄的路况图像，训练深度学习模型来预测车辆转向角度。该数据集包含大量真实驾驶场景的图像和对应的转向控制信号，适合用于自动驾驶技术的研究和应用。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与优化等关键环节，还提供了详细的代码实现和注释，方便学习者理解和实践。通过本项目的学习，学员可以掌握深度学习在自动驾驶领域的应用，提升对复杂路况的感知与决策能力。
recommend-type

【java毕业设计】体育用品商城源码（完整前后端+说明文档+LW）.zip

在线体育用品销售管理系统的功能如下： 1、系统的用户登录以及身份验证功能 系统用户进入系统时的身份验证。 系统用户在不同页面浏览时的身份验证。 用户登录后对个人订单、个人信息进行管理 2、在线体育用品销售管理系统功能 管理员对订单、友情链接、新闻、管理员账号、体育用品信息进行管理。 管理员发送体育用品出库的通知。 管理员发送体育用品的通知。 区域顾客收到体育用品后，发送一个到货确认通知。 系统实现订单的处理，如删除与打印。 系统完成整个购物流程。 环境说明： 开发语言：Java，jsp JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea 部署容器：tomcat
recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。