定义Rectangle矩形类和MyCompare类,实现矩形数组中的对象按面积从小到大输出定义Rectangle矩形类和MyCompare类,实现矩形数组中的对象按面积从小到大输出。

时间: 2024-02-16 09:04:25 浏览: 73
好的,这是一个简单的实现: ```c++ #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; // 定义矩形类 class Rectangle { public: Rectangle(int w, int h) : width(w), height(h) {} int getArea() const { return width * height; } friend bool operator<(const Rectangle& a, const Rectangle& b) { return a.getArea() < b.getArea(); } private: int width, height; }; // 定义比较类 class MyCompare { public: bool operator()(const Rectangle& a, const Rectangle& b) const { return a.getArea() < b.getArea(); } }; int main() { Rectangle rectArr[] = { Rectangle(2, 3), Rectangle(1, 4), Rectangle(3, 2) }; int n = sizeof(rectArr) / sizeof(Rectangle); // 使用 sort 函数按面积排序 sort(rectArr, rectArr + n); // 输出排序后的结果 for (int i = 0; i < n; i++) { cout << "width: " << rectArr[i].width << ", height: " << rectArr[i].height << ", area: " << rectArr[i].getArea() << endl; } return 0; } ``` 这里我们定义了一个矩形类 `Rectangle`,其中包含宽和高两个成员变量,以及一个计算矩形面积的 `getArea` 函数。为了实现按面积排序,我们重载了小于号运算符,使得两个矩形对象可以比较大小。 另外,我们还定义了一个比较类 `MyCompare`,用于在 `sort` 函数中按面积排序。在这里,我们使用了函数对象,即重载了小于号运算符的类,作为 `sort` 函数的第三个参数。
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import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255) # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓,轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值,四个值为x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

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