for (size_t i_idx = 0; i_idx < indices.size (); ++i_idx)

时间: 2023-09-03 14:24:52 浏览: 147
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指数函数比较大小.ppt

### 回答1: 这是一个 C++ 代码片段,其中 `indices` 是一个 STL 容器(例如 `std::vector`)中的元素索引集合。该循环遍历 `indices` 中的每个索引并执行相应的操作。在循环中,`i_idx` 表示当前处理的索引。`size_t` 是一种无符号整数类型,用于表示容器大小和索引。循环条件 `i_idx < indices.size()` 意味着只要 `i_idx` 小于 `indices` 的大小,循环就会继续执行。每次循环结束后,`i_idx` 递增,即 `++i_idx`,以便处理下一个索引。 ### 回答2: 这段代码是一个循环控制语句,用于遍历一个包含有索引值的容器(可能是数组、向量等)。这段代码的意义是,从索引值为0开始,逐个遍历到索引值为indices.size()-1的位置。 for是一个循环控制关键字,后面的括号内部包含三个部分,分别是循环变量的初始化、循环条件以及循环变量的更新。这里的循环变量是i_idx,是一个size_t类型的变量,表示索引值。 初始化部分是i_idx = 0,表示循环从索引值0开始。 循环条件部分是i_idx < indices.size (),表示当i_idx小于indices这个容器的大小时,循环保持执行。 循环更新部分是i_idx,没有具体的表达式,表示每次循环结束后,i_idx的值不发生变化。 总结一下,这段代码的作用是从索引值为0开始,逐个遍历到索引值为indices.size()-1的位置。注意,这里的循环更新部分没有具体的语句,可能是因为在循环体内部通过其他方式对i_idx进行更新,或者循环体内部没有对i_idx进行修改。
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在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

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