Pixel p(phase.at<float>(i, j), idx, valid, D, 0);

时间: 2023-10-16 10:07:25 浏览: 36
这段代码是在创建一个名为 `Pixel` 的对象,它接受一些参数来初始化。让我解释一下这些参数的含义: 1. `phase.at<float>(i, j)`:这是一个从名为 `phase` 的矩阵中获取值的操作。`at<float>(i, j)` 表示在 `phase` 矩阵中索引为 `(i, j)` 的位置上的值,且该值的数据类型为 `float`。 2. `idx`:这是一个整数值,表示某种索引。 3. `valid`:这是一个布尔值,表示某种有效性,通常用于判断某个值是否有效。 4. `D`:这是一个数值,表示某种深度。 5. `0`:这是一个整数值,表示某种标志或者默认值。 以上是根据代码片段和常见的命名方式所推测出来的含义。请注意,具体的含义可能需要根据上下文和实际代码来确定。
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c++ 对vector<float>做线性插值

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将下面代码写成matlab形式 int runBm3d( const Mat image_noisy, Mat& image_basic, Mat& image_denoised ) { int Height = image_noisy.rows; int Width = image_noisy.cols; int Channels = image_noisy.channels(); vector<Mat> block_noisy;//store the patch vector<int>row_idx;//patch idx along the row direction vector<int>col_idx; GetAllBlock(image_noisy, Width, Height, Channels, kHard, pHard, block_noisy, row_idx, col_idx); int bn_r = row_idx.size(); int bn_c = col_idx.size(); tran2d(block_noisy, kHard); vector<int> sim_num;//index number for the selected similar patch in the block vector vector<int> sim_idx_row;//index number for the selected similar patch in the original Mat vector<int> sim_idx_col; vector<Mat>data;//store the data during transforming and shrinking Mat kaiser = gen_kaiser(beta, kHard);//2-D kaiser window float weight_hd = 1.0;//weights used for current relevent patch Mat denominator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat numerator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); for (int i = 0; i < bn_r; i++) { for (int j = 0; j < bn_c; j++) { //for each pack in the block sim_num.clear(); sim_idx_row.clear(); sim_idx_col.clear(); data.clear(); getSimilarPatch(block_noisy, data, sim_num, i, j, bn_r, bn_c, int((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard);//block matching for (int k = 0; k < sim_num.size(); k++)//calculate idx in the left-top corner { sim_idx_row.push_back(row_idx[sim_num[k] / bn_c]); sim_idx_col.push_back(col_idx[sim_num[k] % bn_c]); } tran1d(data, kHard);//3-D transforming DetectZero(data, lambda3d * sigma);//shrink the cofficient weight_hd = calculate_weight_hd(data, sigma); Inver3Dtrans(data,kHard);//3-D inverse transforming aggregation(numerator_hd, denominator_hd, sim_idx_row, sim_idx_col, data, weight_hd, kHard, kaiser);//aggregation using weigths } } image_basic = numerator_hd / denominator_hd;

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); } }

将下列代码转换成c语言代码:#include <iostream> #include <vector>//动态数组存储解 #include <algorithm>//调用sort函数用于动态结构体数组排序 using namespace std; struct idx//结构体存储解的坐标 { int x,y; }; vector<idx> A;//开辟动态数组 const int N = 1000+10; char g[N][N];//创建二维字符用于储存 int cmp(struct idx &A,struct idx &B)//自定义cmp函数来对于sort排序依据重定义 { if(A.x!=B.x)return A.x<B.x;//首先按照行升序排 else if(A.y!=B.y)return A.y<B.y;//行相同按照列升序排 } int main() { //对于图进行存储 int n,m; cin>>n>>m; for(int i = 0;i < n;i ++ ) { for(int j = 0;j < m;j ++ ) { cin>>g[i][j]; } } //遍历图 for(int i = 0;i < n;i ++ ) { for(int j = 0;j < m;j ++ ) { //我们所要查找的是图中某个元素的右、下,右下元素块是否符合规则 if(g[i][j]=='1'&&g[i+1][j]=='1'&&g[i][j+1]=='1'&&g[i+1][j+1]=='0') { //若符合规则则查其右面的四个元素是否符合 if(g[i][j+7]=='1'&&g[i][j+6]=='1'&&g[i+1][j+7]=='1'&&g[i+1][j+6]=='0') { //若符合规则则查其下面的四个元素是否符合规则 if(g[i+7][j]=='1'&&g[i+7][j+1]=='1'&&g[i+6][j]=='1'&&g[i+6][j+1]=='0') { //若符合规则则查其右下的四个元素是否符合规则 if(g[i+7][j+7]=='1'&&g[i+7][j+6]=='1'&&g[i+6][j+7]=='1'&&g[i+6][j+6]=='0') { //存储解 A.push_back({i,j}); } } } } } } //对于解进行排序 sort(A.begin(),A.end(),cmp); for(int i = 0;i < A.size();i ++ ) { if(i==0)cout<<A[i].x<<' '<<A[i].y; else cout<<endl<<A[i].x<<' '<<A[i].y; } //注意最后一组解之后无回车 return 0; }

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