vector<string> mat(r,string(c,0));

时间: 2024-05-21 15:10:16 浏览: 164
This line of code creates a 2D vector of size r x c, where each element is an empty string. Explanation: - `vector<string>`: This declares a vector of strings. - `mat(r, string(c,0))`: This initializes the vector with r rows and c columns, where each element is a string initialized with a null character (0). The second argument to the constructor of `string` specifies the length of the string, which is c in this case. Overall, this line of code creates a 2D vector of strings with r rows and c columns, where each element is an empty string.
相关问题

C++中通过opencv读取txt文件,并将其解析为vector<string>格式

### 回答1: 在 C++ 中使用 OpenCV 读取 txt 文件并将其解析为 vector<string> 格式可以使用以下代码: ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> #include <string> using namespace std; int main() { string filename = "example.txt"; vector<string> data; ifstream file(filename); if(file.is_open()) { string line; while(getline(file, line)) { data.push_back(line); } file.close(); } return 0; } ``` 在这段代码中,我们首先声明了一个文件名变量,一个 vector 变量 data 和一个 ifstream 变量 file。然后我们使用 ifstream 类的构造函数打开文件,并使用 is_open() 函数判断文件是否正常打开。如果文件打开成功,我们使用 getline() 函数逐行读取文件的内容并将每行的内容插入到 vector 变量 data 中。最后,我们关闭文件。 ### 回答2: 在C中通过OpenCV读取txt文件,并将其解析为vector<string>格式的步骤如下: 1. 导入必要的头文件: ```c++ #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> ``` 2. 创建一个函数来读取txt文件并解析为vector<string>格式: ```c++ std::vector<std::string> readTXTFile(const std::string& filename) { std::vector<std::string> lines; std::ifstream file(filename); if (file.is_open()) { std::string line; while (std::getline(file, line)) { lines.push_back(line); } file.close(); } else { std::cout << "Error opening file: " << filename << std::endl; } return lines; } ``` 3. 使用OpenCV中的 imread 函数读取txt文件: ```c++ std::string filename = "data.txt"; // txt文件名 cv::Mat image = cv::imread(filename, cv::IMREAD_GRAYSCALE); ``` 4. 将读取的图像数据解析为vector<string>格式: ```c++ std::vector<std::string> lines; for (int i = 0; i < image.rows; i++) { std::string line; for (int j = 0; j < image.cols; j++) { int pixel_value = static_cast<int>(image.at<uchar>(i, j)); line += std::to_string(pixel_value) + " "; } lines.push_back(line); } ``` 5. 打印解析后的数据: ```c++ for (const auto& line : lines) { std::cout << line << std::endl; } ``` 以上是通过OpenCV在C中读取txt文件并将其解析为vector<string>格式的步骤。 ### 回答3: 在C++中利用OpenCV读取txt文件并解析为vector<string>格式可以通过以下步骤实现: 1. 首先,需要包含OpenCV的头文件和iostream头文件: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> ``` 2. 接下来,创建一个函数来读取txt文件并解析为vector<string>格式,函数原型如下: ```c++ std::vector<std::string> readTxtFile(const std::string& filename); ``` 3. 在函数中,首先定义一个存储解析后字符串的vector<string>,例如: ```c++ std::vector<std::string> strVector; ``` 4. 使用OpenCV的FileStorage类来读取txt文件: ```c++ cv::FileStorage fs(filename, cv::FileStorage::READ); if (!fs.isOpened()) { std::cerr << "Failed to open txt file." << std::endl; return strVector; } ``` 5. 利用OpenCV的FileNode和FileNodeIterator对文件进行解析: ```c++ cv::FileNode rootNode = fs["data"]; if (rootNode.empty()) { std::cerr << "Empty data node." << std::endl; return strVector; } cv::FileNodeIterator it = rootNode.begin(); cv::FileNodeIterator it_end = rootNode.end(); for (; it != it_end; ++it) { std::string str = (std::string)*it; strVector.push_back(str); } ``` 6. 最后,返回解析后的字符串向量: ```c++ return strVector; ``` 以下是完整的示例代码: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> std::vector<std::string> readTxtFile(const std::string& filename) { std::vector<std::string> strVector; cv::FileStorage fs(filename, cv::FileStorage::READ); if (!fs.isOpened()) { std::cerr << "Failed to open txt file." << std::endl; return strVector; } cv::FileNode rootNode = fs["data"]; if (rootNode.empty()) { std::cerr << "Empty data node." << std::endl; return strVector; } cv::FileNodeIterator it = rootNode.begin(); cv::FileNodeIterator it_end = rootNode.end(); for (; it != it_end; ++it) { std::string str = (std::string)*it; strVector.push_back(str); } return strVector; } int main() { std::vector<std::string> strVector = readTxtFile("data.txt"); for (const auto& str : strVector) { std::cout << str << std::endl; } return 0; } ``` 这样,就可以通过OpenCV读取txt文件并解析为vector<string>格式。

int main() { SR_net* net = SR_net::createSRNet(); vector<String> files; glob("E:/prj/超分样本/1", files, true); size_t num = files.size(); bool Moos = true; cout << "共读取了" << num << "张图片" << endl; cout << "--------------------------------" << endl; for (int i = 0; i < num; i++) { Mat srcimg = imread(files[i]); Mat SR_image = net.Detect(srcimg, Moos); imshow("input", srcimg); imshow("result", SR_image); imwrite("./output/" + to_string(i + 1) + ".png", SR_image); } } 这段代码中Mat SR_image = net.Detect(srcimg, Moos);报错应该怎么改

根据代码,`net` 是一个指向 `SR_net` 类的指针,而不是一个对象。因此,你需要使用箭头运算符 `->` 而不是点运算符 `.` 来调用 `Detect` 函数。修改代码如下: ``` Mat SR_image = net->Detect(srcimg, Moos); ``` 这样就能正确调用 `Detect` 函数了。
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代码解释:public static Vector<Mat> findPlateByContours(Mat src, Mat inMat, Vector<Mat> dst, Boolean debug, String tempPath) { // 灰度图 Mat gray = new Mat(); ImageUtil.gray(inMat, gray, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_GRAY, gray); // 高斯模糊 Mat gsMat = new Mat(); ImageUtil.gaussianBlur(gray, gsMat, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_GAUSSIAN, gsMat); // Sobel 运算,得到图像的一阶水平方向导数 Mat sobel = new Mat(); ImageUtil.sobel(gsMat, sobel, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_SOBEL, sobel); // 图像进行二值化 Mat threshold = new Mat(); ImageUtil.threshold(sobel, threshold, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_THRESHOLD, threshold); // 使用闭操作 同时处理一些干扰元素 Mat morphology = threshold.clone(); ImageUtil.morphologyClose(threshold, morphology, debug, tempPath); // 闭操作 Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CLOSE, morphology); // 边缘腐蚀,边缘膨胀,可以多执行两次 morphology = ImageUtil.erode(morphology, debug, tempPath, 4, 4); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_ERODE, morphology); morphology = ImageUtil.dilate(morphology, debug, tempPath, 4, 4, true); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_DILATE, morphology); // 保存结果到目标文件 // 将二值图像,resize到原图的尺寸; 如果使用缩小后的图片提取图块,可能会出现变形,影响后续识别结果 ImageUtil.enlarge(morphology, morphology, src.size(), debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_RESIZE, morphology); // 获取图中所有的轮廓 List<MatOfPoint> contours = ImageUtil.contours(src, morphology, debug, tempPath); Imgcodecs.imwrite(tempPath + Constant.TEMP_CONTOUR, morphology); // 根据轮廓, 筛选出可能是车牌的图块 Vector<Mat> blockMat = ImageUtil.screenBlock(src, contours, false, debug, tempPath); // 找出可能是车牌的图块,存到dst中, 返回结果 hasPlate(blockMat, dst, debug, tempPath + "contour/"); return dst; }

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