vector<Scalar>

时间: 2023-08-21 10:02:11 浏览: 38
回答: "vector<Scalar>"是一个泛型容器,它可以存储任意类型的元素,并提供了一系列操作这些元素的方法。在这个上下文中,"Scalar"是指一个标量,可以是整数、浮点数或其他数值类型。引用[1]和引用[2]中的代码片段展示了如何在C#中对Vector结构进行运算符重载,以支持标量与矢量的乘法和加法操作。这些重载运算符的实现使得我们可以使用标量与矢量进行乘法和加法运算,从而得到新的矢量结果。
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void Tracking_Melon::getRandomColors(vector<Scalar>& colors, int numColors) { RNG rng(5); // for(int i=0; i < numColors; i++) // colors.push_back(Scalar(rng.uniform(0,255), rng.uniform(0, 255), // rng.uniform(0, 255))); colors.push_back(Scalar(0, 0, 255)); colors.push_back(Scalar(0, 255, 255)); }

这段代码是一个函数,名为 `getRandomColors`,它接受两个参数:一个是 `vector<Scalar>& colors`,表示颜色向量,另一个是 `int numColors`,表示需要生成的颜色数量。 在函数中,我们首先通过 `RNG rng(5)` 创建了一个随机数生成器,它会以数字 5 作为种子来生成随机数。接着,我们使用 `for` 循环生成指定数量的随机颜色,并将它们添加到颜色向量中。每个颜色都是一个 `Scalar` 对象,包含三个值,分别表示红、绿、蓝三种颜色的强度。我们使用 `rng.uniform(0, 255)` 来生成 0 到 255 之间的随机数,作为每种颜色的强度值。 不过,在这个函数中,我们并没有使用循环来生成随机颜色,而是手动添加了两种颜色:红色和黄色。这可能是为了保证生成的颜色能够清晰地区分出不同的目标物体,或者是为了方便测试而添加的固定颜色。

template<typename Scalar> using GyroscopeReading = Vector3<Scalar>; template<typename Scalar> using AccelerometerReading = Vector3<Scalar>;

这段代码使用了模板别名(template alias)定义了两个新的类型别名:`GyroscopeReading`和`AccelerometerReading`。这里使用了模板参数`Scalar`,表示这两个类型别名是一个模板,可以根据不同的参数类型实例化出不同的类型。 `GyroscopeReading`和`AccelerometerReading`的定义分别是`Vector3<Scalar>`。这里使用了Eigen库中的`Vector3`类型,表示这两个类型别名都是由三个`Scalar`类型的变量组成的向量。 通过使用这两个类型别名,我们可以更加方便地定义陀螺仪和加速度计的读数,避免了在代码中反复书写`Vector3<Scalar>`的繁琐过程,同时也提高了代码的可读性和可维护性。例如,我们可以这样定义一个陀螺仪读数: ``` GyroscopeReading<float> gyro_reading(1.0f, 2.0f, 3.0f); ``` 这里使用了`float`作为模板参数,表示实例化出的`GyroscopeReading`类型中的元素类型为`float`。

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//显示结果 imshow("轮廓绘制结果", edge); vectorpoint_0; vectorpoint_1; vectorpoint_2; vectorpoint_3; vectorpoint_4; vectorpoint_5; vectorpoint_6; vectorpoint_7; vectorpoint_8; vectorpoint_9; vectorpoint_10; vectorpoint_11; vectorpoint_12; vectorpoint_13; vectorpoint_14; vectorpoint_15; vectorpoint_16; vectorpoint_17; vectorpoint_18; vectorpoint_19; int m, n; for (m = 0; m < contours.size(); m++) { for (n = 0; n < contours[m].size(); n++) { switch (m) { case 0: point_0.push_back(contours[m][n]); break; case 1: point_1.push_back(contours[m][n]); break; case 2: point_2.push_back(contours[m][n]); break; case 3: point_3.push_back(contours[m][n]); break; case 4: point_4.push_back(contours[m][n]); break; case 5: point_5.push_back(contours[m][n]); break; case 6: point_6.push_back(contours[m][n]); break; case 7: point_7.push_back(contours[m][n]); break; case 8: point_8.push_back(contours[m][n]); break; case 9: point_9.push_back(contours[m][n]); break; case 10: point_10.push_back(contours[m][n]); break; case 11: point_11.push_back(contours[m][n]); break; case 12: point_12.push_back(contours[m][n]); break; case 13: point_13.push_back(contours[m][n]); break; case 14: point_14.push_back(contours[m][n]); break; case 15: point_15.push_back(contours[m][n]); break; case 16: point_16.push_back(contours[m][n]); break; case 17: point_17.push_back(contours[m][n]); break; case 18: point_18.push_back(contours[m][n]); break; case 19: point_19.push_back(contours[m][n]); break; default: cout << "input error" << endl; } } } Mat img(321, 432, CV_8UC1, cv::Scalar(0));

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;

int main() { String filename = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt.xml"; String filename_eye = "D:\\code\\opencv-4.5.0-vc14_vc15\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml"; CascadeClassifier face_classifiler; CascadeClassifier eye_detect; if (!face_classifiler.load(filename)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } if (!eye_detect.load(filename_eye)) { printf("The CascadeClassifier load fail!"); return 0; } namedWindow("face", WINDOW_AUTOSIZE); VideoCapture capture(1); Mat frame; Mat gray; while (capture.read(frame)) { cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); equalizeHist(gray, gray); vector<Rect>faces; vector<Rect>eyes; face_classifiler.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30)); for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) { rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(255, 255, 0), 2, 8, 0); cv::Point locate; locate.x = (float)(faces[static_cast<int>(t)].x + faces[static_cast<int>(t)].width / 4); locate.y = (float)(faces[static_cast<int>(t)].y - 10); putText(frame, "Person", locate, FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.2, (0, 0, 255), 2, 8); Mat eyeLocate = frame(faces[static_cast<int>(t)]); eye_detect.detectMultiScale(eyeLocate, eyes, 1.2, 10, 0, Size(20, 20)); for (size_t s = 0; s < eyes.size(); s++) { Rect rect; rect.x = faces[static_cast<int>(t)].x + eyes[s].x; rect.y = faces[static_cast<int>(t)].y + eyes[s].y; rect.width = eyes[s].width; rect.height = eyes[s].height; rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0); } } imshow("face", frame); if (waitKey(10) == 27) { break; } } capture.release(); destroyAllWindows(); return 0; }

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