cpp如何给函数参数设置默认数值

在C++中，可以使用默认参数值来为函数参数设置默认数值。默认参数值是在函数定义时使用的，如果没有提供参数值，则会使用默认值。

要为函数参数设置默认数值，可以在函数定义中使用以下语法：

void functionName(parameterName = defaultValue) {
    // function body
}

其中，`parameterName`是要设置默认值的参数名称，`defaultValue`是要使用的默认值。例如，以下代码定义了一个名为`add`的函数，该函数接受两个整数参数并返回它们的和。如果未提供第二个参数，则使用默认值`1`：

void add(int x, int y = 1) {
    int sum = x + y;
    // do something with sum
}

现在，如果您调用`add`函数并省略第二个参数，则会使用默认值`1`。例如：

int result = add(5); // result is 6

请注意，默认参数值只能用于非引用类型的参数。如果您需要传递引用类型的参数，则不能使用默认参数值。在这种情况下，您需要显式地提供参数值。

相关问题

solvepnp函数参数

### OpenCV `solvePnP` 函数参数详解

#### 输入参数：

- **objectPoints**
这是一个输入数组，表示物体空间中的三维点集。这些点是在世界坐标系下的坐标，通常用于描述目标物的关键特征点。此参数对于确定摄像机姿态至关重要[^1]。

- **imagePoints**
此参数也是一个输入数组，代表上述对象点在同一场景内的二维图像投影位置。简单来说就是摄像头捕捉到的画面里对应于那些3D点的具体像素坐标[^2]。

- **cameraMatrix**
摄像头内参矩阵作为输入被提供给该函数。它包含了焦距（fx,fy）、主点偏移(cx,cy)，这四个值构成了一个3×3大小的上三角阵。这个矩阵反映了成像系统的内部几何特性。

- **distCoeffs**
镜头畸变系数向量同样属于输入项之一。由于实际镜头存在不同程度上的径向和切向失真现象，因此需要通过一组浮点数来量化这种偏差程度以便后续校正处理过程能够更加精确地还原真实的空间结构信息。

#### 输出参数：

- **rvec**
旋转矢量是输出的一部分，用来表达从世界坐标转换至相机坐标的旋转变换部分。尽管形式上看起来像是简单的三元组，但实际上它是罗德里格斯公式定义下的紧凑型表示法，可以通过特定算法展开成为完整的3×3旋转矩阵。

- **tvec**
平移向量同样是输出数据成员，指示着由原点指向新坐标系中心的方向与距离。换句话说，这就是两个不同参照体系间相对位移的一个度量方式，在很多情况下会直接关联到最终计算所得的姿态角度之上。

#### 可选参数：

- **useExtrinsicGuess**
布尔类型的标志变量，默认设置为false。当设为true时，则意味着调用者提供了初始猜测值供优化器迭代改进；反之则不考虑任何先验假设而完全依赖内置策略完成求解工作。

- **flags**
解算方法的选择标记，默认采用SOLVEPNP_ITERATIVE枚举常量指定数值逼近式的解决方案路径。除此之外还有其他几种备选项可供挑选，比如基于EPNP、UPNP等快速解析途径或是针对特殊情况设计的方法。

// C++ code example using solvePnP function from OpenCV library.
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    std::vector<cv::Point3f> obj_points; // Object points in world coordinates
    std::vector<cv::Point2f> img_points; // Corresponding image points
    
    cv::Mat camera_matrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx,
                                               0, fy, cy,
                                               0, 0, 1);
    
    cv::Mat distortion_coeffs;
    cv::Vec3d rotation_vector;
    cv::Vec3d translation_vector;

    bool found = cv::solvePnP(obj_points, img_points, camera_matrix, distortion_coeffs, 
                              rotation_vector, translation_vector);

    if (!found) {
        std::cout << "Failed to estimate pose." << std::endl;
        return -1;
    }

    std::cout << "Rotation Vector:\n" << rotation_vector << "\nTranslation Vector:\n" << translation_vector << std::endl;
}

opencv GaussianBlur函数参数

### OpenCV 中 `GaussianBlur` 函数详解

#### 参数说明

`GaussianBlur` 是用于实现高斯模糊效果的函数，在图像处理领域广泛应用。该函数的具体定义如下：

void GaussianBlur(
    InputArray src,
    OutputArray dst,
    Size ksize,
    double sigmaX,
    double sigmaY = 0,
    int borderType = BORDER_DEFAULT);

- **InputArray src**: 输入图像，可以是任意通道数的单精度浮点型或多通道8位到32位整型图像[^3]。

- **OutputArray dst**: 输出图像，尺寸和类型与输入图像相同。

- **Size ksize**: 高斯核大小，指定为宽度和高度均为正奇数的二维向量 `(width, height)`。如果设置为零，则会自动计算合适的内核大小。

- **double sigmaX**: X方向上的标准差σ_x。当此值设为0时，将根据内核大小自动生成合理的σ值；反之亦然，若指定了sigmaX而ksize未给定时也会相应调整内核尺寸以匹配所提供的σ值。

- **double sigmaY=0**: Y方向的标准差σ_y，默认情况下等于sigmaX。同样地，如果不提供具体数值则默认采用sigmaX所设定之值。

- **int borderType=BORDER_DEFAULT**: 边界填充方式的选择，默认选项为BORDER_DEFAULT即常数扩展模式。其他可选边界条件还包括反射、复制边缘像素等不同策略来应对超出原始范围的情况。

#### 使用方法及示例代码

下面给出一段简单的 C++ 实现例子展示如何应用上述参数配置来进行基本操作：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(){
    Mat img = imread("example.jpg"); // 加载图片
    
    if(img.empty()){
        printf("Could not open or find the image\n");
        return -1;
    }

    Mat blurred_img; 

    /// 定义并调用GaussianBlur函数
    GaussianBlur(img, blurred_img, Size(7,7), 0);

    imshow("Original Image", img);
    imshow("Blurred Image with Gaussian Filter", blurred_img);

    waitKey(0); 
    destroyAllWindows();
    
    return 0;
}

这段程序首先加载了一张名为 "example.jpg" 的测试图作为源文件，并对其进行7×7窗口下的高斯平滑变换，最后分别显示原图以及经过滤波后的效果图以便对比观察[^4]。