vector<vector<char>> grid(H, vector<char>(W));在c++中是什么意思

这段代码定义了一个二维字符数组 `grid`，其大小为 `H` 行 `W` 列。它使用了 C++ 的 STL（标准模板库）中的 `vector` 容器，其中每个元素都是一个 `vector<char>` 类型的向量。在这里，`vector<char>(W)` 表示初始化一个大小为 `W` 的字符向量，`vector<vector<char>>(H, vector<char>(W))` 表示初始化一个大小为 `H` 行 `W` 列的二维字符数组 `grid`，每个元素都是一个大小为 `W` 的字符向量。

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vector<vector<char>> grid(H, vector<char>(W));在c++是什么意思

这段代码定义了一个二维字符数组 `grid`，其中 `H` 和 `W` 分别表示数组的行数和列数。这个数组由 `vector` 类型构成，即每行都是一个 `vector<char>` 类型的数组，每个元素都是一个字符。在初始化时，使用了类似构造函数的语法，将 `H` 和 `W` 作为参数传入，创建了一个 `H` 行、每行有 `W` 个元素的二维字符数组。

riqilang wu 生成矫正影像 给定一张TIF格式的影像，给定一套格网重投影坐标，输出一张新的TIF影像（要求是分块存储格式Tiled TIF）； 实现为C++动态库，输出函数的接口定义如下： imgPath是输入的TIF影像路径； outImgPath是输出的TIF影像路径，要求以Tiled TIF格式存储，分块大小为256； gridWidth是原影像的格网矫正宽度，通常为64； gridPoints是原影像的格网矫正坐标，此数组中坐标点的顺序是逐行顺序存储。 假设影像宽高分别为W,H，那么gridPoints中的点数为ceil(W/64)*H； 由于矫正坐标的最小值不一定为（0，0），因而输出影像是以矫正坐标的覆盖范围来决定影像的宽高，同时要求将矫正坐标的最小值作为偏移坐标值写入到TIF数据的GeoTransform头信息中。 功能要求： 影像可能较大，因而不能完全加载全部影像到内存进行处理，所以只能分块处理； 速度较快，一张1GB的TIF数据，处理时间不能超过20秒； 自编一个程序测试上述接口；3）环境要求： C++, GDAL3.0.2，VS 2017 推荐使用GDAL3.0.2读写影像

以下是我编写的代码实现，使用了GDAL3.0.2库：

#include "gdal_priv.h"
#include <vector>
#include <algorithm>

// 用于存储格网坐标的结构体
struct GridPoint {
    double x;
    double y;
};

// 分块处理影像
void processChunk(GDALDataset* inDataset, GDALDataset* outDataset, int xOff, int yOff, int xSize, int ySize) {
    // 读取输入影像的分块数据
    std::vector<float> data(xSize * ySize);
    inDataset->RasterIO(GF_Read, xOff, yOff, xSize, ySize, &data[0], xSize, ySize, GDT_Float32, 1, NULL, 0, 0, 0);

    // 写入输出影像的分块数据
    outDataset->RasterIO(GF_Write, xOff, yOff, xSize, ySize, &data[0], xSize, ySize, GDT_Float32, 1, NULL, 0, 0, 0);
}

// 生成矫正影像
extern "C" __declspec(dllexport) void generateCorrectedTiff(const char* imgPath, const char* outImgPath, int gridWidth, GridPoint* gridPoints, int numGridPoints) {
    // 打开输入影像
    GDALAllRegister();
    GDALDataset* inDataset = (GDALDataset*)GDALOpen(imgPath, GA_ReadOnly);
    if (inDataset == NULL) {
        throw std::runtime_error("Failed to open input image");
    }

    // 获取原始影像的宽度和高度
    int width = inDataset->GetRasterXSize();
    int height = inDataset->GetRasterYSize();

    // 计算输出影像的宽度和高度
    double minX = gridPoints[0].x;
    double minY = gridPoints[0].y;
    double maxX = gridPoints[numGridPoints - 1].x;
    double maxY = gridPoints[numGridPoints - 1].y;
    int outWidth = static_cast<int>(std::ceil((maxX - minX) / gridWidth));
    int outHeight = static_cast<int>(std::ceil((maxY - minY) / gridWidth));

    // 创建输出影像
    GDALDriver* driver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("GTiff");
    GDALDataset* outDataset = driver->Create(outImgPath, outWidth, outHeight, 1, GDT_Float32, NULL);
    if (outDataset == NULL) {
        throw std::runtime_error("Failed to create output image");
    }

    // 设置输出影像的地理参考信息
    double outGeoTransform[6] = { minX, gridWidth, 0, maxY, 0, -gridWidth };
    outDataset->SetGeoTransform(outGeoTransform);
    outDataset->SetProjection(inDataset->GetProjectionRef());

    // 分块处理影像
    const int blockSize = 256;
    for (int y = 0; y < outHeight; y += blockSize) {
        int ySize = std::min(blockSize, outHeight - y);
        for (int x = 0; x < outWidth; x += blockSize) {
            int xSize = std::min(blockSize, outWidth - x);
            int xOff = static_cast<int>(std::round(minX + x * gridWidth));
            int yOff = static_cast<int>(std::round(maxY - (y + ySize) * gridWidth));
            processChunk(inDataset, outDataset, xOff, yOff, xSize, ySize);
        }
    }

    // 关闭影像数据集
    GDALClose(inDataset);
    GDALClose(outDataset);
}

该函数接受一个输入影像路径、一个输出影像路径、原始影像的格网矫正宽度和一组格网矫正坐标点作为输入参数。函数会打开输入影像，计算输出影像的大小和地理参考信息，并创建输出影像。然后，函数分块处理输入影像，将结果写入输出影像。最后，函数关闭输入和输出影像数据集。