vector<int> pre[510], path, temppath;
时间: 2024-04-02 10:35:21 浏览: 11
这是一个C++的代码片段,其中包括了以下几个变量:
1. `vector<int> pre[510]`:这是一个数组,其中每个元素都是一个vector<int>类型,表示每个节点的前驱节点集合。
2. `path`:这是一个vector<int>类型的变量,表示从起点到终点的路径。
3. `temppath`:这也是一个vector<int>类型的变量,表示临时的路径,通常用于深度优先搜索中。
需要注意的是,这段代码只是变量声明,并没有进行实际操作,因此无法判断其具体用途。
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代码解释false的意思:Vector<Mat> blockMat = ImageUtil.screenBlock(src, contours, false, debug, tempPath);
在这个代码中,false作为第三个参数传递给了screenBlock函数。根据函数的定义,该参数控制是否对每个检测到的轮廓进行筛选。当该参数设置为false时,表示不进行筛选,保留所有检测到的轮廓;当该参数设置为true时,表示对每个轮廓进行筛选,只保留符合条件的轮廓。因此,false的意思是不进行轮廓筛选。
代码解释public static void hasPlate(Vector<Mat> inMat, Vector<Mat> dst, Boolean debug, String tempPath) { int i = 0; for (Mat src : inMat) { if (src.rows() == Constant.DEFAULT_HEIGHT && src.cols() == Constant.DEFAULT_WIDTH) { // 尺寸限制; 已经结果resize了,此处判断一下 Mat samples = SVMTrain.getFeature(src); float flag = svm.predict(samples); if (flag == 0) { // 目标符合 dst.add(src); ImageUtil.debugImg(true, tempPath, "platePredict", src); Imgcodecs.imwrite(tempPath + i++ + "_" + Constant.TEMP_PREDICATE, src); } } } }
这段代码是一个车牌识别的功能实现。它的输入是一组图像(inMat),输出是一组识别出来的车牌图像(dst)。具体的实现过程如下:
1. 首先对每张图像进行尺寸限制判断,判断其是否符合默认的车牌尺寸(即Constant.DEFAULT_HEIGHT和Constant.DEFAULT_WIDTH)。
2. 如果符合尺寸要求,则调用SVMTrain.getFeature()方法获取该图像的特征向量。
3. 通过调用svm.predict()方法,对该特征向量进行预测,并得到一个标志值flag。
4. 如果flag等于0,表示该图像识别为车牌,则将其添加到输出列表dst中,并将其保存到本地磁盘中。
5. 最后,如果debug参数为true,则调用ImageUtil.debugImg()方法显示该图像。
需要注意的是,该代码依赖于SVMTrain类和ImageUtil类。其中,SVMTrain类用于训练和加载SVM分类器模型,ImageUtil类用于图像的读取、保存和显示。