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

时间: 2023-08-07 18:05:23 浏览: 83
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mba:多级B样条曲线的分散数据插值

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。
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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()); }

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::vectorcv::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::vectorcv::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_guardstd::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::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vector<std::vectorcv::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()); }

int main(int argc, const char** argv) { //****************************************获取数据***************************************************** const std::string input_filename = (argc > 1) ? argv[1] : CGAL::data_file_path("C:\\Users\\lwc\\source\\repos\\Project4\\x64\\Release\\output.xyz"); const char* output_filename = (argc > 2) ? argv[2] : "C:\\Users\\lwc\\source\\repos\\Project4\\x64\\Release\\113.xyz"; //输出文件名称 std::vector points; if (!CGAL::IO::read_points(input_filename, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()))) { std::cerr << "Error: cannot read file " << input_filename << std::endl; return EXIT_FAILURE; } //****************************************点云平滑************************************************* unsigned int k = 5; //邻近点数 double offset_radius = 0.01; CGAL::vcm_estimate_normals<std::vector>(points, offset_radius, k, CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map())); //使用vcm算法来获取每个点的法向量,后面的参数指定了我们的点与法向量对于的部分 //********************************************保存数据************************************************* if (!CGAL::IO::write_points(output_filename, points, CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()) .normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()) .stream_precision(17))) return EXIT_FAILURE; std::cout << "计算结束!" << std::endl; return EXIT_SUCCESS; }

vector points; for (size_t i = 0; i < input->size(); i++) { float px = input->points[i].x; float py = input->points[i].y; float pz = input->points[i].z; float nx = input->points[i].normal_x; float ny = input->points[i].normal_y; float nz = input->points[i].normal_z; points.push_back(PointVectorPair(Kernel::Point_3(px, py, pz), Kernel::Vector_3(nx, ny, nz))); } // ---------------------------------参数设置--------------------------------- const double s_angle = 25; // 平滑度,值越大越平滑,取值范围[0,90] const double edge_s = 0; // 边缘的敏感性取值范围[0,1] const double n_radius = 0.25; // 邻域点搜索半径 const std::size_t n_out = points.size() * 10; // 上采样后的点数 // ----------------------------------上采样---------------------------------- CGAL::edge_aware_upsample_point_set<CGAL::Parallel_if_available_tag>(points, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()). normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()). sharpness_angle(s_angle). // 控制输出结果的平滑度,值越大越平滑,取值范围[0,90]。 edge_sensitivity(edge_s). // 边缘的敏感性取值范围[0,1],边缘敏感度越大,在尖锐边缘处插入点的有限度越高 neighbor_radius(n_radius). // 邻域点的个数,如果提供,查询点的邻域是用一个固定的球面计算的半径 // 而不是固定数量的邻居。在这种情况下,参数k用于限制每个球邻域返回点的数量(避免高密度区域的点过多) number_of_output_points(n_out)); // 上采样后的点数 std::cout << "上采样完毕!!!" << std::endl;将上述代码中的CGAL带有法线的点云数据转换PCL库点云数据PointNormal

#include <iostream>#include <vector>#include <cmath>using namespace std;// 定义一个结构体表示空间点struct Point { double x; double y; double z;};// 计算两个空间点之间的欧几里得距离double distance(Point p1, Point p2) { double dx = p1.x - p2.x; double dy = p1.y - p2.y; double dz = p1.z - p2.z; return sqrt(dx*dx + dy*dy + dz*dz);}// 实现克里金插值double krigingInterpolation(Point target, vector& points, vector<double>& values, int k, double a, double c) { int n = points.size(); vector<double> distances(n); // 存储目标点与所有已知点之间的距离 for (int i = 0; i < n; i++) { distances[i] = distance(target, points[i]); } // 计算目标点与所有已知点之间的协方差 vector<double> covariances(n); for (int i = 0; i < n; i++) { double sum = 0; for (int j = 0; j < n; j++) { double d = distance(points[i], points[j]); sum += pow((values[i] - values[j]), 2) / (2 * k*k); } covariances[i] = exp(-sum / n); } // 计算权重 vector<double> weights(n); double sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { weights[i] = pow(distances[i], -a) * covariances[i]; sum += weights[i]; } for (int i = 0; i < n; i++) { weights[i] /= sum; } // 计算插值结果 double result = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { result += weights[i] * values[i]; } return result;}int main() { // 定义已知点和对应的值 vector points = {{0, 0, 0}, {0, 0, 1}, {0, 1, 0}, {1, 0, 0}, {1, 1, 1}}; vector<double> values = {1, 2, 3, 4, 5}; // 定义目标点 Point target = {0.5, 0.5, 0.5}; // 使用克里金插值进行估计 double result = krigingInterpolation(target, points, values, 3, 2.0, 1.0); cout << "The estimated value at (" << target.x << ", " << target.y << ", " << target.z << ") is " << result << endl; return 0;}

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