back_inserter 是什么函数

时间: 2024-03-18 11:39:15 浏览: 14
`back_inserter` 是一个 STL 算法,它是一个迭代器适配器,用于在容器末尾插入元素。它实现了 `std::back_insert_iterator` 接口,并提供了 `operator=` 和 `operator++` 方法。 使用 `back_inserter` 可以很方便地向容器末尾添加元素,而不需要手动调用 `push_back`。例如,下面的代码使用 `back_inserter` 将元素添加到向量中: ``` vector<int> vec; for (int i = 0; i < 5; ++i) { // 使用 back_inserter 向 vec 中添加元素 *(back_inserter(vec)) = i; // 或者使用 push_back(i) } ``` 上述代码等同于使用 `push_back` 将元素添加到向量中: ``` vector<int> vec; for (int i = 0; i < 5; ++i) { vec.push_back(i); } ``` 使用 `back_inserter` 可以使代码更简洁,并且适用于不同类型的容器,如向量、列表、集合等。
相关问题

std::back_inserter

`std::back_inserter` 是一个函数模板,它接受一个容器作为参数,并返回一个迭代器,该迭代器可以在容器的末尾插入新元素。使用 `std::back_inserter` 可以方便地向容器中添加元素,而不需要手动指定插入位置。例如: ```cpp #include <vector> #include <algorithm> #include <iterator> int main() { std::vector<int> v = {1, 2, 3}; std::copy(v.begin(), v.end(), std::back_inserter(v)); // 等价于 v.push_back(1); v.push_back(2); v.push_back(3); return 0; } ``` 在上面的示例中,`std::copy` 算法将 `v` 容器中的元素复制到 `v` 容器的末尾,使用 `std::back_inserter` 作为插入迭代器。这样就可以方便地将元素添加到容器的末尾,而不需要手动指定插入位置。

prev_time_ = cur_time_; prev_img_ = cur_img_; prev_features_ = cur_features_; prev_feature_ids_ = cur_feature_ids_; std::copy(new_feature_ids_.begin(), new_feature_ids_.end(), std::back_inserter(prev_feature_ids_)); std::copy(new_features_.begin(), new_features_.end(), std::back_inserter(prev_features_));

这段代码是 TrackHandler 类的成员函数 set_current_image 的实现中的一部分,它用于将当前帧的图像和特征点保存为上一帧的信息。具体来说,它将 cur_time_、cur_img_、cur_features_ 和 cur_feature_ids_ 四个成员变量的值分别赋给 prev_time_、prev_img_、prev_features_ 和 prev_feature_ids_。同时,它将 new_feature_ids_ 和 new_features_ 两个成员变量中的元素复制到 prev_feature_ids_ 和 prev_features_ 中,以保留之前新添加的特征点的信息。这段代码通常在视觉 SLAM 系统中使用,用于构建地图和估计相机的运动。在 SLAM 过程中,需要不断地跟踪相邻帧之间的特征点,以便进行三角测量和位姿估计等操作,因此保存上一帧的信息是非常重要的。

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bool isPolygonInside(const std::vectorcv::Point& polygon1, const std::vectorcv::Point& polygon2, double& outsideArea) { // Check if all vertices of polygon1 are inside polygon2 for (const auto& vertex : polygon1) { double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance < 0) { // Vertex is outside polygon2 // Calculate area of polygon1 outside polygon2 cv::Mat polygon1Mat = cv::Mat(polygon1).reshape(1); cv::Mat polygon2Mat = cv::Mat(polygon2).reshape(1); std::vectorcv::Point2f intersectionPolygon; if (cv::isContourConvex(polygon1) && cv::isContourConvex(polygon2)) { cv::Mat intersectionMat; cv::intersectConvexConvex(polygon1Mat, polygon2Mat, intersectionMat); if (cv::countNonZero(intersectionMat) > 0) { intersectionMat.reshape(2).copyTo(intersectionPolygon); } } else { cv::Rect rect1 = cv::boundingRect(polygon1Mat); cv::Rect rect2 = cv::boundingRect(polygon2Mat); cv::Rect intersectionRect = rect1 & rect2; if (!intersectionRect.empty()) { cv::Mat intersectionMat = cv::Mat::zeros(intersectionRect.size(), CV_8UC1); std::vectorcv::Point shiftedPolygon1; cv::Point shift = rect1.tl(); std::transform(polygon1.begin(), polygon1.end(), std::back_inserter(shiftedPolygon1), [shift](const cv::Point& pt) { return pt - shift; }); cv::fillConvexPoly(intersectionMat, shiftedPolygon1, cv::Scalar(255)); std::vectorcv::Point shiftedPolygon2; cv::Point shift2 = rect2.tl(); std::transform(polygon2.begin(), polygon2.end(), std::back_inserter(shiftedPolygon2), [shift2](const cv::Point& pt) { return pt - shift2; }); cv::fillConvexPoly(intersectionMat, shiftedPolygon2, cv::Scalar(0), cv::LINE_AA); //cv::fillConvexPoly(intersectionMat, polygon1 - rect1.tl(), cv::Scalar(255)); //cv::fillConvexPoly(intersectionMat, polygon2 - rect2.tl(), cv::Scalar(0), cv::LINE_AA); std::vector<std::vectorcv::Point2f> contours; cv::findContours(intersectionMat, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); if (!contours.empty()) { intersectionPolygon = contours[0]; } } } //if(intersectionPolygon.size()>0){ double intersectionArea = std::abs(cv::contourArea(intersectionPolygon)); double polygon1Area = std::abs(cv::contourArea(polygon1)); outsideArea = polygon1Area - intersectionArea; //} return false; } } // All vertices of polygon1 are inside polygon2 return true; } 上述代码正确吗

vector points; for (size_t i = 0; i < input->size(); i++) { float px = input->points[i].x; float py = input->points[i].y; float pz = input->points[i].z; float nx = input->points[i].normal_x; float ny = input->points[i].normal_y; float nz = input->points[i].normal_z; points.push_back(PointVectorPair(Kernel::Point_3(px, py, pz), Kernel::Vector_3(nx, ny, nz))); } // ---------------------------------参数设置--------------------------------- const double s_angle = 25; // 平滑度,值越大越平滑,取值范围[0,90] const double edge_s = 0; // 边缘的敏感性取值范围[0,1] const double n_radius = 0.25; // 邻域点搜索半径 const std::size_t n_out = points.size() * 10; // 上采样后的点数 // ----------------------------------上采样---------------------------------- CGAL::edge_aware_upsample_point_set<CGAL::Parallel_if_available_tag>(points, std::back_inserter(points), CGAL::parameters::point_map(CGAL::First_of_pair_property_map()). normal_map(CGAL::Second_of_pair_property_map()). sharpness_angle(s_angle). // 控制输出结果的平滑度,值越大越平滑,取值范围[0,90]。 edge_sensitivity(edge_s). // 边缘的敏感性取值范围[0,1],边缘敏感度越大,在尖锐边缘处插入点的有限度越高 neighbor_radius(n_radius). // 邻域点的个数,如果提供,查询点的邻域是用一个固定的球面计算的半径 // 而不是固定数量的邻居。在这种情况下,参数k用于限制每个球邻域返回点的数量(避免高密度区域的点过多) number_of_output_points(n_out)); // 上采样后的点数 std::cout << "上采样完毕!!!" << std::endl;将上述代码中的CGAL带有法线的点云数据转换PCL库点云数据PointNormal

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