BigDecimal maxInflowBandwidthRate = new BigDecimal(totalMaxInflowRate). divide(new BigDecimal(1000), 4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP). divide(totalBandwidth, 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP). multiply(new BigDecimal("100")) .setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP); 优化这段代码

时间: 2024-01-27 13:05:23 浏览: 135
这段代码可以进行如下优化: ``` BigDecimal totalMaxInflowRateDecimal = new BigDecimal(totalMaxInflowRate); BigDecimal totalBandwidthDecimal = new BigDecimal(totalBandwidth); BigDecimal maxInflowBandwidthRate = totalMaxInflowRateDecimal .divide(new BigDecimal("1000"), 4, RoundingMode.HALF_UP) .divide(totalBandwidthDecimal, 2, RoundingMode.HALF_UP) .multiply(new BigDecimal("100")) .setScale(2, RoundingMode.HALF_UP); ``` 在这里,我们首先将 totalMaxInflowRate 和 totalBandwidth 转换为 BigDecimal 类型的变量 totalMaxInflowRateDecimal 和 totalBandwidthDecimal,这样可以避免多次创建 BigDecimal 对象。 接着,我们将 new BigDecimal(1000) 替换为 new BigDecimal("1000"),这是因为使用字符串来创建 BigDecimal 对象可以避免一些精度问题。 最后,我们将 BigDecimal.ROUND_HALF_UP 替换为 RoundingMode.HALF_UP,这是因为 RoundingMode.HALF_UP 是一个枚举类型,可以提高代码的可读性。
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主函数main如何写才能识别多张车牌public static String[] multiPlateRecognise(opencv_core.Mat mat) { PlateDetect plateDetect = new PlateDetect(); plateDetect.setPDLifemode(true); Vector<opencv_core.Mat> matVector = new Vector<opencv_core.Mat>(10); if (0 == plateDetect.plateDetect(mat, matVector)) { CharsRecognise cr = new CharsRecognise(); String[] results = new String[matVector.size()]; for (int i = 0; i < matVector.size(); ++i) { String result = cr.charsRecognise(matVector.get(i)); results[i] = result; } return results; } return null; }主函数如下: public static void main(String[] args) { //使用了以下算法 //基于模板匹配的字符识别算法 //二值化算法 //边缘检测算法 //形态学操作 //直方图均衡化算法 //训练分类模型算法 //原图 int sum = imgPaths.length; int errNum = 0; int sumTime = 0; long longTime = 0; String[] imgPaths = {"res/image/test_image/plate_locate.jpg","res/image/test_image/test.jpg", "res/image/test_image/plate_detect.jpg"}; opencv_core.Mat src = opencv_imgcodecs.imread(imgPath); String ret = Arrays.toString(multiPlateRecognise(src)); long now = System.currentTimeMillis(); System.err.println(ret); long s = System.currentTimeMillis() - now; if (s > longTime) { longTime = s; } sumTime += s; System.out.println("识别车牌" + ret); if (!"苏EUK722".equals(ret)) { errNum++; } if (!"苏AOCP56".equals(ret)) { errNum++; } if (!"沪BS781".equals(ret)) { errNum++; } BigDecimal errSum = new BigDecimal(errNum); BigDecimal sumNum = new BigDecimal(sum); BigDecimal c = sumNum.subtract(errSum).divide(sumNum).multiply(new BigDecimal(100)); System.err.println("总耗时:" + sumTime + "ms,平均处理时长:" + sumTime / sum + "ms,错误数量:" + errNum + ",正确识别率:" + c + "%"); } }

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