contain of和contain的区别

"Contain" 是一个动词，表示包含、含有或包括的意思，例如：

- The box contains some books.（这个盒子里包含一些书。）
- The software contains many useful features.（这个软件包含许多有用的功能。）

而 "contain of" 并不是一个常用的短语，通常应该写成 "consist of"，表示由什么组成的意思，例如：

- The team consists of five players.（这个团队由五名球员组成。）
- The cake consists of flour, sugar, eggs, and butter.（这个蛋糕由面粉、糖、鸡蛋和黄油组成。）

相关问题

objectPoints should contain vector of vectors of points of type Point3f in function 'cv::collectCalibrationData'

### 回答1：
这个错误是因为在函数 "cv::collectCalibrationData" 中，参数 "objectPoints" 应该是一个由向量组成的向量，每个向量都包含 "Point3f" 型的点。您可以检查一下您的代码，看看是不是在调用该函数时，将 "objectPoints" 参数传递为了一个错误类型或格式的变量。如果您仍然无法解决问题，请提供更多的上下文信息，以便我更好地帮助您解决问题。

### 回答2：
在函数'cv::collectCalibrationData'中，参数objectPoints应该是一个Point3f类型的点的向量的向量(vector of vectors)。具体来说，objectPoints是一个存储了多个平面点集的容器，每个平面点集都是一个Point3f类型的点的向量。

Point3f是OpenCV中定义的一种数据类型，它表示一个三维点，包含了三个浮点类型的坐标值，分别表示该点在三维空间中的x、y、z坐标。因此，objectPoints向量的每个元素都是一个平面点集，其中的每个元素都表示了一个三维点。

为了更好地理解objectPoints，可以将其想象为一个矩阵，每一行表示一个平面点集，每一列表示一个三维点的坐标。通过使用objectPoints参数，在函数'cv::collectCalibrationData'中可以传递多个平面点集的信息，便于在后续的摄像机标定过程中使用这些点集进行计算和优化。

通过使用objectPoints参数，函数'cv::collectCalibrationData'可以收集并整理多个平面点集的信息，为后续的摄像机标定提供准确的输入数据。这样的设计为用户提供了更灵活和高效的方式来处理多组平面点集，满足了不同应用场景下对于摄像机标定数据的需求。

### 回答3：
在OpenCV中，函数'cv::collectCalibrationData'中的objectPoints参数应包含Point3f类型的点的向量的向量。

Point3f是OpenCV中的一个类，用于表示三维空间中的点。其包含三个成员变量：x，y和z，分别表示点在三个坐标轴上的坐标。

在函数'cv::collectCalibrationData'中，objectPoints参数是用于存储标定对象的三维点信息的。标定对象通常是一个具有已知大小和形状的物体，通过对其进行图像采集和分析，可以推断出相机的内外参数，从而实现摄像机的准确定位。

objectPoints应该是一个向量的向量，其中每个子向量包含若干个Point3f类型的点。这样可以存储多个标定对象的信息，每个标定对象由多个三维点组成。

举个例子，如果我们要标定一个棋盘格模板，棋盘格上每个交叉点可以看作是一个三维点。我们可以在objectPoints中存储多个棋盘格的三维点信息，每个棋盘格由若干个三维点组成的向量表示。

在函数'cv::collectCalibrationData'中，当我们调用该函数时，需要传入objectPoints参数并填充数据。在使用标定函数进行相机标定之前，我们需要提前收集好标定对象的三维点信息，并将其存储在objectPoints中，以便函数可以使用这些数据进行标定。

总结而言，函数'cv::collectCalibrationData'中的objectPoints参数是用于存储标定对象的三维点信息的向量的向量，每个子向量包含Point3f类型的点，用于实现相机的准确定位和标定。

hive contain

Hive contains a query language called HiveQL (HQL) which is similar to SQL and allows users to write SQL-like queries that are translated into MapReduce jobs for execution on a Hadoop cluster. Hive also provides a metadata management system that allows users to define and manage schema for their data, as well as configure various aspects of query execution. Additionally, Hive includes built-in support for several file formats, including CSV, JSON, and Parquet, and can integrate with other Hadoop ecosystem tools such as Apache Spark and Apache HBase.