std::vector<std::vector<POINTS>>

时间: 2023-12-26 13:05:16 浏览: 26
std::vector<std::vector<POINTS>> 是一个二维向量,其中每个元素都是一个向量,而每个向量中的元素是 POINTS 类型的对象。std::vector 是 C++ 标准库中的容器类,用于存储和操作动态数组。它提供了一系列的成员函数和操作符,可以方便地对向量进行增删改查等操作。
相关问题

std::vector<std::vector<double>> points 声明之后,怎么设置行列

可以使用`resize`函数设置行列,示例代码如下: ``` std::vector<std::vector<double>> points; // 声明一个二维数组 int rows = 3, cols = 4; // 设置行列 points.resize(rows); // 设置行数 for (int i = 0; i < rows; i++) { points[i].resize(cols); // 设置列数 } ``` 该代码先声明了一个二维数组`points`,然后设置了行数为3,列数为4。接着使用`resize`函数设置了行数为3,然后在循环中对每行设置了列数为4。这样就创建了一个3行4列的二维数组。你可以根据实际需求修改行列数。

std::vector<cv::Point>转换为QVector<QPoint>

可以以下代码将`std::vector<cv::Point>`转换为`QVector<QPoint>`: ```c++ #include <QVector> #include <QPoint> #include <vector> #include <opencv2/core/core.hpp> QVector<QPoint> vectorCvPointToQPoint(const std::vector<cv::Point>& points) { QVector<QPoint> qPoints; for (const cv::Point& point : points) { qPoints.append(QPoint(point.x, point.y)); } return qPoints; } ``` 您可以通过调用 `vectorCvPointToQPoint` 函数并传入 `std::vector<cv::Point>` 类型的数据来获得 `QVector<QPoint>` 类型的数据。

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加速这一段代码#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guard<std::mutex> lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } const int num_threads = 10; std::vector<std::thread> threads(num_threads); std::vector<std::vector<cv::Point2d>> edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); }

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