for (int i = 0; i < X_crestData.size(); i++) { file13 << X_crestData[i]<<" " << Y_crestData[i] << endl; } file13.close();
时间: 2024-04-24 18:27:53 浏览: 11
这段代码是在之前提到的循环中,将处理后的齿顶数据写入到文件中。
代码通过遍历 `X_crestData` 容器(假设它存储了处理后的齿顶节点的横坐标数据)的大小来设置循环的终止条件。循环中,通过使用 `file13` 对象,将 `X_crestData[i]` 和 `Y_crestData[i]` 的值以空格分隔的形式写入到文件中,并在每行的末尾添加一个换行符。
最后,代码调用 `close()` 函数关闭文件,确保写入操作完成并释放资源。
相关问题
如何根据i 的值动态创建 CJSON对象 for(int i = 0; i < yj_mqtt.yj_log.file_name_num_RES; i++) { cJSON *fileName2;}
可以使用循环来动态创建多个CJSON对象,每次循环创建一个对象并添加到一个CJSON数组中。示例代码如下:
```
cJSON *fileNamesArray = cJSON_CreateArray(); // 创建一个CJSON数组
for(int i = 0; i < yj_mqtt.yj_log.file_name_num_RES; i++) {
cJSON *fileName = cJSON_CreateObject(); // 创建一个CJSON对象
// 给CJSON对象添加属性
cJSON_AddStringToObject(fileName, "name", yj_mqtt.yj_log.file_name_RES[i]);
cJSON_AddNumberToObject(fileName, "size", yj_mqtt.yj_log.file_size_RES[i]);
// 将CJSON对象添加到CJSON数组中
cJSON_AddItemToArray(fileNamesArray, fileName);
}
```
上述代码中,循环遍历yj_mqtt.yj_log.file_name_RES数组,每次创建一个CJSON对象,并给对象添加name和size两个属性,然后将对象添加到fileNamesArray数组中。最终得到的fileNamesArray数组包含了多个CJSON对象,可以用于生成JSON字符串或进行其他操作。
Point aim_top = Point(420, 210); Point aim_bottom = Point(290, 170); //for (int i = top_Left2.y; i < bottom_Right2.y; i++) for (int i = 170; i < 210; i++) { for (int j = 290; j < 420; j++) //for (int j = top_Left2.x; j < bottom_Right2.x; j++) { if (roiimg2.at<uchar>(i, j) == 255) { if (i < aim_top.y) { aim_top.y = i; } if (j < aim_top.x) { aim_top.x = j; } if (i > aim_bottom.y) { aim_bottom.y = i; } if (j > aim_bottom.x) { aim_bottom.x = j; } } } } cout << "top点:" << aim_top.x << " , " << aim_top.y<<endl; cout << "bottom点:" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl; int xl_2D_Point =abs( aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x); cout << "2D斜率:---" << xl_2D_Point << endl;帮我优化下这段代码
这段代码中的两个for循环可以使用OpenCV提供的函数来代替,可以大大提高代码的效率。同时,变量名的命名和代码的注释也可以更加清晰明了。
下面是优化后的代码:
```c++
Point aim_top(420, 210);
Point aim_bottom(290, 170);
cv::Rect roi_rect(290, 170, 130, 40);
cv::Mat roi_img = roiimg2(roi_rect);
cv::Point min_loc, max_loc;
cv::minMaxLoc(roi_img, NULL, NULL, &min_loc, &max_loc);
aim_top.x = roi_rect.x + min_loc.x;
aim_top.y = roi_rect.y + min_loc.y;
aim_bottom.x = roi_rect.x + max_loc.x;
aim_bottom.y = roi_rect.y + max_loc.y;
cout << "top点:" << aim_top.x << " , " << aim_top.y << endl;
cout << "bottom点:" << aim_bottom.x << " , " << aim_bottom.y << endl;
int xl_2D_Point = abs(aim_top.y - aim_bottom.y) / (aim_top.x - aim_bottom.x);
cout << "2D斜率:---" << xl_2D_Point << endl;
```
优化后的代码使用`cv::Rect`来定义ROI区域,使用`cv::Mat`来获取ROI图像。然后使用`cv::minMaxLoc`函数来获取ROI图像中的最小值和最大值的位置,从而得到aim_top和aim_bottom的坐标。这种方法比使用双重循环要快得多。
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