C++二维向量初始化:board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]],

时间: 2023-11-04 13:05:35 浏览: 72
C++二维向量的初始化可以使用嵌套的花括号来实现。例如,要初始化一个二维字符向量board,可以使用以下代码: vector<vector<char>> board = {{'A','B','C','E'},{'S','F','C','S'},{'A','D','E','E'}}; 其中,每个内部向量代表一行,每个字符代表该行中的一个元素。这个二维向量board的大小为3x4,即3行4列。
相关问题

class Game { public: int row, col; vector<vector<Cell>>board; int display_time; int update_time; public: Game(int row, int col, int dt = 200, int ut = 500) :row(row), col(col), display_time(dt), update_time(ut) { board.resize(row, vector<Cell>(col, Cell(0, 0))); for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++) { board[i][j].x = i; board[i][j].y = j; } } }

这是一个 C++ 中的类定义,名为 Game,表示生命游戏。它有五个成员变量:row 和 col 分别表示生命游戏的行数和列数,board 是一个二维向量,用于表示生命游戏的棋盘,display_time 表示刷新显示的时间间隔,update_time 表示更新生命游戏的时间间隔。 类有一个构造函数,用于初始化 row、col、display_time 和 update_time。其中,row、col、display_time 和 update_time 都是整型。构造函数中,首先将 board 的大小设置为 row 行 col 列,并将每个元素初始化为 Cell(0,0)。然后,使用两个 for 循环,为每个 Cell 对象设置其坐标值 x 和 y。 注意:这里的 Cell 类型应该是之前定义的那个 Cell 类型。

calibrateCamera c++源码

### 回答1: 以下是使用OpenCV库进行相机标定的C++代码示例: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 读取棋盘格图像 vector<Mat> images; string chessboard_images_path = "chessboard/*.jpg"; glob(chessboard_images_path, images); // 定义棋盘格角点的行列数 Size board_size = Size(9, 6); vector<Point2f> points; // 棋盘格角点的三维坐标 vector<vector<Point3f>> object_points(1); for (int i = 0; i < board_size.height; i++) { for (int j = 0; j < board_size.width; j++) { object_points[0].push_back(Point3f(j, i, 0)); } } object_points.resize(images.size(), object_points[0]); // 计算角点位置 for (int i = 0; i < images.size(); i++) { Mat image = images[i]; vector<Point2f> corners; bool find = findChessboardCorners(image, board_size, corners); if (find) { Mat gray; cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY); cornerSubPix(gray, corners, Size(5, 5), Size(-1, -1), TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 30, 0.1)); drawChessboardCorners(image, board_size, corners, find); points.insert(points.end(), corners.begin(), corners.end()); } } // 相机标定 Mat camera_matrix, dist_coeffs; vector<Mat> rvecs, tvecs; calibrateCamera(object_points, points, images[0].size(), camera_matrix, dist_coeffs, rvecs, tvecs); // 输出标定结果 cout << "camera matrix:" << endl; cout << camera_matrix << endl; cout << "distortion coefficients:" << endl; cout << dist_coeffs << endl; return 0; } ``` 在此示例中,我们首先使用 `glob` 函数从文件夹中读取棋盘格图像。然后,我们定义了棋盘格角点的行列数和三维坐标,并计算了每个图像的角点位置。最后,我们使用 `calibrateCamera` 函数进行相机标定,并输出标定结果。 ### 回答2: calibrateCamera是OpenCV中的一个函数,用于相机标定。这个函数可以对相机进行校准,以获得相机的内参矩阵、畸变系数和物体点与图像点之间的对应关系。以下是calibrateCamera的源码解释: 1.检查输入参数的合法性:函数首先检查输入参数,确保传入的数据没有问题。如果参数有误,将会返回错误代码。 2.初始化标定所需的变量:初始化标定所需的变量,包括相机矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。这些变量将会在标定过程中被计算和更新。 3.对每一幅图像进行标定:对于每一幅输入图像,函数会提取物体点的坐标和对应的二维图像点坐标。这些点用于计算相机的内参矩阵和畸变系数。 4.计算相机的内参矩阵和畸变系数:根据提供的物体点和对应的图像点,函数使用最小二乘法来计算相机的内参矩阵和畸变系数。内参矩阵包括焦距和图像中心的坐标。畸变系数包括径向畸变和切向畸变。 5.计算相机的外参矩阵:使用棋盘格标定板上的物体点和对应的图像点,函数还可以计算相机的外参矩阵,包括旋转矩阵和平移向量。这些矩阵用于将物体点投影到图像平面上。 6.返回结果:函数将计算得到的相机的内参矩阵、畸变系数和外参矩阵等结果返回给调用者。 calibrateCamera函数的源码中使用了多个数学和计算机视觉算法,包括最小二乘法、图像特征提取、图像对应点匹配等。这些算法的实现细节在源码中进行了详细解释。通过调用calibrateCamera函数,可以实现对相机的自动标定,并获得相机的内参矩阵和畸变系数,从而提高图像处理和计算机视觉任务的准确性和稳定性。 ### 回答3: calibrateCamera是OpenCV中的一个函数,用于相机标定。下面是该函数的简要源码解析: ```cpp calibrateCamera(InputArrayOfArrays objectPoints, InputArrayOfArrays imagePoints, Size imageSize, InputOutputArray cameraMatrix, InputOutputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags = 0, TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 30, DBL_EPSILON)) ``` 该函数的参数描述如下: - `objectPoints`是一个向量的向量,包含了每个角点的3D坐标。 - `imagePoints`是一个向量的向量,包含了每个角点在图像中的像素坐标。 - `imageSize`是用于标定的图像的尺寸。 - `cameraMatrix`是输出的相机矩阵,即包含相机参数的3x3矩阵。 - `distCoeffs`是输出的失真系数矩阵,用于校正畸变。 - `rvecs`是一个向量的向量,包含了每个角点的旋转向量。 - `tvecs`是一个向量的向量,包含了每个角点的平移向量。 - `flags`是额外的标定标志,如`CALIB_USE_INTRINSIC_GUESS`等。 - `criteria`是标定算法的终止准则。 该函数的作用是根据提供的实际世界坐标和对应的图像坐标来计算相机的内参数矩阵(cameraMatrix)和失真系数矩阵(distCoeffs)。同时,还可以计算每个角点的旋转向量和平移向量。 在实际使用时,我们需要准备一组已知3D坐标的平面标定板,然后使用相机拍摄多张图像,将每个图像上的角点坐标与实际的3D坐标一一对应。调用calibrateCamera函数,即可得到相机的内参数和失真系数,从而进行图像校正或实现其他相关应用。 这是calibrateCamera函数的简要源码解析,它提供了一个方便的工具来进行相机标定和图像校正,对于相机机器视觉应用非常有用。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

c++ 子类构造函数初始化及父类构造初始化的使用

"C++ 子类构造函数初始化及父类构造初始化的使用" C++ 中的构造函数初始化是指在类对象创建时对其进行初始化的过程。构造函数是类的特殊成员函数,用于初始化类对象。在 C++ 中,子类构造函数的初始化涉及到父类...
recommend-type

C++二维动态数组的创建与删除

在C++编程中,二维动态数组是一种非常有用的内存管理方式,尤其在处理变尺寸或未知尺寸的数据矩阵时。本文将详细讲解如何在C++中创建和删除二维动态数组,以及这两种不同的实现方式。 首先,我们来看第一种创建二维...
recommend-type

C++类的静态成员初始化详细讲解

总之,C++类的静态成员初始化需要根据其类型和const属性来确定初始化的位置。整型和枚举型const静态成员可以直接在类声明中初始化,而其他类型的静态成员则需要在类声明之外初始化,并使用作用域解析运算符指定所属...
recommend-type

C++全局变量初始化的一点总结

C++中的全局变量初始化是一个重要的话题,涉及到程序的正确性和可预测性。全局变量,即具有静态存储期的变量,其生命周期始于程序开始,终于程序结束。本文将深入探讨全局变量初始化的时机、方式以及一些处理特殊...
recommend-type

C/C++语言二维数组的传参方法总结

在C/C++编程中,二维数组的处理是一个重要的概念,特别是在处理矩阵或表格数据时。在函数调用中,二维数组的传递方式可以有多种,每种方式都有其适用场景和注意事项。以下是对标题和描述中提及的三种方法的详细说明...
recommend-type

NIST REFPROP问题反馈与解决方案存储库

资源摘要信息:"NIST REFPROP是一个计算流体热力学性质的软件工具,由美国国家标准技术研究院(National Institute of Standards and Technology,简称NIST)开发。REFPROP能够提供精确的热力学和传输性质数据,广泛应用于石油、化工、能源、制冷等行业。它能够处理多种纯组分和混合物的性质计算,并支持多种方程和混合规则。用户在使用REFPROP过程中可能遇到问题,这时可以利用本存储库报告遇到的问题,寻求帮助。需要注意的是,在报告问题前,用户应确保已经查看了REFPROP的常见问题页面,避免提出重复问题。同时,提供具体的问题描述和示例非常重要,因为仅仅说明“不起作用”是不足够的。在报告问题时,不应公开受知识产权保护或版权保护的代码或其他内容。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

gpuR包在R Markdown中的应用:创建动态报告的5大技巧

![ gpuR包在R Markdown中的应用:创建动态报告的5大技巧](https://codingclubuc3m.rbind.io/post/2019-09-24_files/image1.png) # 1. gpuR包简介与安装 ## gpuR包简介 gpuR是一个专为R语言设计的GPU加速包,它充分利用了GPU的强大计算能力,将原本在CPU上运行的计算密集型任务进行加速。这个包支持多种GPU计算框架,包括CUDA和OpenCL,能够处理大规模数据集和复杂算法的快速执行。 ## 安装gpuR包 安装gpuR包是开始使用的第一步,可以通过R包管理器轻松安装: ```r insta
recommend-type

如何利用matrix-nio库,通过Shell脚本和Python编程,在***网络中创建并运行一个机器人?请提供详细的步骤和代码示例。

matrix-nio库是一个强大的Python客户端库,用于与Matrix网络进行交互,它可以帮助开发者实现机器人与***网络的互动功能。为了创建并运行这样的机器人,你需要遵循以下步骤: 参考资源链接:[matrix-nio打造***机器人下载指南](https://wenku.csdn.net/doc/2oa639sw55?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 下载并解压《matrix-nio打造***机器人下载指南》资源包。资源包中的核心项目文件夹'tiny-matrix-bot-main'将作为你的工作目录。 2. 通过命令行工具进入'tiny-
recommend-type

掌握LeetCode习题的系统开源答案

资源摘要信息:"LeetCode答案集 - LeetCode习题解答详解" 1. LeetCode平台概述: LeetCode是一个面向计算机编程技能提升的在线平台,它提供了大量的算法和数据结构题库,供编程爱好者和软件工程师练习和提升编程能力。LeetCode习题的答案可以帮助用户更好地理解问题,并且通过比较自己的解法与标准答案来评估自己的编程水平,从而在实际面试中展示更高效的编程技巧。 2. LeetCode习题特点: LeetCode题目设计紧贴企业实际需求,题目难度从简单到困难不等,涵盖了初级算法、数据结构、系统设计等多个方面。通过不同难度级别的题目,LeetCode能够帮助用户全面提高编程和算法设计能力,同时为求职者提供了一个模拟真实面试环境的平台。 3. 系统开源的重要性: 所谓系统开源,指的是一个系统的源代码是可以被公开查看、修改和发布的。开源对于IT行业至关重要,因为它促进了技术的共享和创新,使得开发者能够共同改进软件,同时也使得用户可以自由选择并信任所使用的软件。开源系统的透明性也使得安全审计和漏洞修补更加容易进行。 4. LeetCode习题解答方法: - 初学者应从基础的算法和数据结构题目开始练习,逐步提升解题速度和准确性。 - 在编写代码前,先要分析问题,明确算法的思路和步骤。 - 编写代码时,注重代码的可读性和效率。 - 编写完毕后,测试代码以确保其正确性,同时考虑边界条件和特殊情况。 - 查看LeetCode平台提供的官方解答和讨论区的其他用户解答,学习不同的解题思路。 - 在社区中与他人交流,分享自己的解法,从反馈中学习并改进。 5. LeetCode使用技巧: - 理解题目要求,注意输入输出格式。 - 学习并掌握常见的算法技巧,如动态规划、贪心算法、回溯法等。 - 练习不同类型的题目,增强问题解决的广度和深度。 - 定期回顾和复习已解决的问题,巩固知识点。 - 参加LeetCode的比赛,锻炼在时间压力下的编程能力。 6. 关键标签“系统开源”: - 探索LeetCode的源代码,了解其后端架构和前端界面是如何实现的。 - 了解开源社区如何对LeetCode这样的平台贡献代码,以及如何修复bug和增强功能。 - 学习开源社区中代码共享的文化和最佳实践。 7. 压缩包子文件“leetcode-master”分析: - 该文件可能是一个版本控制工具(如Git)中的一个分支,包含了LeetCode习题答案的代码库。 - 用户可以下载此文件来查看不同用户的习题答案,分析不同解法的差异,从而提升自己的编程水平。 - “master”通常指的是主分支,意味着该分支包含了最新的、可以稳定部署的代码。 8. 使用LeetCode资源的建议: - 将LeetCode作为提升编程能力的工具,定期练习,尤其是对准备技术面试的求职者来说,LeetCode是提升面试技巧的有效工具。 - 分享和讨论自己的解题思路和代码,参与到开源社区中,获取更多的反馈和建议。 - 理解并吸收平台提供的习题答案,将其内化为自己解决问题的能力。 通过上述知识点的详细分析,可以更好地理解LeetCode习题答案的重要性和使用方式,以及在IT行业开源系统中获取资源和提升技能的方法。