stringstream进行格式化匹配
时间: 2023-06-29 11:03:07 浏览: 64
stringstream是C++标准库中的一个类,可以用于将字符串转换为各种数据类型,包括整数、浮点数和字符串等。stringstream也可以用于格式化输出,例如:
```c++
#include <iostream>
#include <sstream>
int main() {
std::stringstream ss;
int a = 123;
double b = 3.14;
std::string c = "hello";
ss << "a: " << a << ", b: " << b << ", c: " << c;
std::cout << ss.str() << std::endl;
return 0;
}
```
上面的代码中,我们创建了一个stringstream对象ss,然后使用流操作符<<向其中写入数据。最后,我们通过调用stringstream对象的str()方法,将其转换为字符串并输出到控制台上。输出结果如下:
```
a: 123, b: 3.14, c: hello
```
可以看到,我们使用stringstream进行了格式化输出,将整数、浮点数和字符串都输出到了同一行。这在一些需要将多个变量格式化输出的场景中非常有用。
相关问题
c++格式化字符串.怎么用
C++格式化字符串,也称为`std::format`或`C++20`中的格式化I/O,是C++20标准引入的一种强大的字符串格式化方法。它提供了一种更加灵活且安全的方式来替换旧有的`printf()`和`stringstream`等格式化输出方式。使用`std::format`,你可以直接在模板字符串中嵌入变量并指定它们的格式,无需担心内存溢出和类型不匹配的问题。
以下是一个基本的使用示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <fmt/core.h> // 引入格式化库
int main() {
int age = 25;
double pi = 3.1415926;
std::string formatted_str = fmt::format("My name is {}, and I am {} years old.", "Alice", age);
std::cout << formatted_str << "\n"; // 输出: My name is Alice, and I am 25 years old.
std::cout << fmt::format("{:.2f}", pi) << "\n"; // 输出: 3.14
return 0;
}
```
在这个例子中:
- `fmt::format`是一个模板函数,它接受一个格式字符串和一系列可替换的占位符(`{}`)。
- 占位符后面可以跟一个格式说明符,如`.2f`表示保留两位小数的浮点数格式。
- `fmt::to_string`等函数可以将不同类型的值转换为格式化的字符串。
PCL实现对布尔描述子特征点匹配并将匹配结果可视化
布尔描述子并不是PCL中常用的特征描述子,因此PCL中并没有直接支持布尔描述子的特征匹配算法。不过,我们可以利用布尔描述子的二进制位信息,将其转换成常见的`PointCloud`格式,然后使用PCL中现有的特征匹配算法进行匹配。
以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用布尔描述子进行特征匹配并可视化匹配结果:
```cpp
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/shot_omp.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>
using namespace pcl;
typedef PointXYZRGBNormal PointT;
typedef Histogram<352> FeatureT;
int main()
{
// 读取点云数据
PointCloud<PointT>::Ptr cloud1(new PointCloud<PointT>);
PointCloud<PointT>::Ptr cloud2(new PointCloud<PointT>);
// ... 读取数据代码
// 计算布尔描述子
std::vector<std::vector<bool>> descriptors1, descriptors2;
// ... 计算布尔描述子代码
// 将布尔描述子转换成PointCloud格式
PointCloud<PointXYZ>::Ptr keypoints1(new PointCloud<PointXYZ>);
PointCloud<PointXYZ>::Ptr keypoints2(new PointCloud<PointXYZ>);
std::vector<std::vector<bool>>::iterator it1, it2;
for (it1 = descriptors1.begin(); it1 != descriptors1.end(); ++it1) {
PointXYZ p;
for (size_t i = 0; i < it1->size(); ++i) {
if (it1->at(i)) {
p.x = i;
break;
}
}
keypoints1->push_back(p);
}
for (it2 = descriptors2.begin(); it2 != descriptors2.end(); ++it2) {
PointXYZ p;
for (size_t i = 0; i < it2->size(); ++i) {
if (it2->at(i)) {
p.x = i;
break;
}
}
keypoints2->push_back(p);
}
// 计算SHOT特征
FeatureCloud<FeatureT>::Ptr features1(new FeatureCloud<FeatureT>);
FeatureCloud<FeatureT>::Ptr features2(new FeatureCloud<FeatureT>);
SHOTEstimationOMP<PointT, Normal, FeatureT> shot;
search::KdTree<PointXYZ>::Ptr tree(new search::KdTree<PointXYZ>());
shot.setSearchMethod(tree);
shot.setRadiusSearch(0.02);
shot.setInputCloud(cloud1);
shot.setInputNormals(cloud1);
shot.setSearchSurface(cloud1);
shot.setInputReferenceKeypoints(keypoints1);
shot.compute(*features1);
shot.setInputCloud(cloud2);
shot.setInputNormals(cloud2);
shot.setSearchSurface(cloud2);
shot.setInputReferenceKeypoints(keypoints2);
shot.compute(*features2);
// 计算匹配点对
CorrespondencesPtr correspondences(new Correspondences());
CorrEstimation<FeatureT, FeatureT> corr;
corr.setInputSource(features1);
corr.setInputTarget(features2);
corr.determineCorrespondences(*correspondences);
// 可视化匹配结果
PCLVisualizer viewer;
viewer.addPointCloud(cloud1, "cloud1");
viewer.addPointCloud(cloud2, "cloud2");
for (size_t i = 0; i < correspondences->size(); ++i) {
PointT p1 = cloud1->points[correspondences->at(i).index_query];
PointT p2 = cloud2->points[correspondences->at(i).index_match];
std::stringstream ss;
ss << "line_" << i;
viewer.addLine(p1, p2, 1.0, 0.0, 0.0, ss.str());
}
while (!viewer.wasStopped()) {
viewer.spinOnce();
}
return 0;
}
```
需要注意的是,以上代码仅是一个简单的示例,实际应用中还需要进行一些参数调整和错误处理等工作。同时,由于布尔描述子的信息量较小,匹配精度可能较低,因此在一些复杂的场景下可能需要使用其他更加准确的特征描述子。
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