std::vector<int> y(S.size()); std::iota(y.begin(), y.end(), 0); auto comparator = [&S](int a, int b){ return S[a] > S[b]; }; std::sort(y.begin(), y.end(), comparator);
时间: 2024-04-13 07:27:08 浏览: 127
这段代码使用了C++的STL库函数,用于对向量`S`进行排序,并得到排序后元素的索引。
首先,定义了一个整型向量`y`,其大小与向量`S`相同。
然后,使用`std::iota(y.begin(), y.end(), 0)`函数,将`y`向量初始化为从0开始递增的整数序列。
接下来,定义了一个lambda表达式`comparator`,用于比较两个索引在向量`S`中对应元素的大小。其中,通过传入向量`S`的引用来访问其中的元素。
最后,使用`std::sort(y.begin(), y.end(), comparator)`函数,根据比较函数`comparator`对向量`y`中的元素进行排序。排序后,向量`y`中的元素按照对应的向量`S`中的元素值从大到小排列。
通过这段代码,可以获取到向量`S`中元素从大到小排列的索引序列,并存储在向量`y`中,以便后续进行处理和使用。
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帮我将以下函数翻译成C++,def boxnms(bboxes, scores, threshold): if len(bboxes) == 0: return [] x1 = bboxes[:, 0] y1 = bboxes[:, 1] x2 = bboxes[:, 0] + bboxes[:, 2] y2 = bboxes[:, 1] + bboxes[:, 3] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort()[::-1] keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) overlap = w * h / areas[order[1:]] inds = np.where(overlap <= threshold)[0] order = order[inds + 1] return keep 其中bboxes输入为std::vector<cv::Rect> bboxes; scores为std::vector<int>
以下是将该函数翻译成 C++ 的代码:
```
std::vector<int> boxnms(std::vector<cv::Rect> bboxes, std::vector<int> scores, float threshold) {
if (bboxes.empty()) {
return std::vector<int>();
}
std::vector<int> x1(bboxes.size());
std::vector<int> y1(bboxes.size());
std::vector<int> x2(bboxes.size());
std::vector<int> y2(bboxes.size());
std::vector<int> areas(bboxes.size());
for (int i = 0; i < bboxes.size(); i++) {
x1[i] = bboxes[i].x;
y1[i] = bboxes[i].y;
x2[i] = bboxes[i].x + bboxes[i].width;
y2[i] = bboxes[i].y + bboxes[i].height;
areas[i] = (x2[i] - x1[i] + 1) * (y2[i] - y1[i] + 1);
}
std::vector<int> order(scores.size());
std::iota(order.begin(), order.end(), 0);
std::sort(order.begin(), order.end(), [&](int i, int j) { return scores[i] > scores[j]; });
std::vector<int> keep;
while (!order.empty()) {
int i = order[0];
keep.push_back(i);
std::vector<int> xx1(order.size() - 1);
std::vector<int> yy1(order.size() - 1);
std::vector<int> xx2(order.size() - 1);
std::vector<int> yy2(order.size() - 1);
for (int j = 1; j < order.size(); j++) {
xx1[j - 1] = std::max(x1[i], x1[order[j]]);
yy1[j - 1] = std::max(y1[i], y1[order[j]]);
xx2[j - 1] = std::min(x2[i], x2[order[j]]);
yy2[j - 1] = std::min(y2[i], y2[order[j]]);
}
std::vector<int> w(order.size() - 1);
std::vector<int> h(order.size() - 1);
for (int j = 0; j < w.size(); j++) {
w[j] = std::max(0, xx2[j] - xx1[j] + 1);
h[j] = std::max(0, yy2[j] - yy1[j] + 1);
}
std::vector<float> overlap(order.size() - 1);
for (int j = 0; j < overlap.size(); j++) {
overlap[j] = (float)(w[j] * h[j]) / areas[order[j + 1]];
}
std::vector<int> inds;
for (int j = 0; j < overlap.size(); j++) {
if (overlap[j] <= threshold) {
inds.push_back(j);
}
}
order.erase(order.begin());
for (int j = 0; j < inds.size(); j++) {
order.erase(order.begin() + inds[j]);
}
}
return keep;
}
```
cv::dnn::NMSBoxes, 代码精简
以下是一个简洁的实现cv::dnn::NMSBoxes函数的代码:
```
void NMSBoxes(const std::vector<cv::Rect>& boxes, const std::vector<float>& scores, float score_threshold, float nms_threshold, std::vector<int>& indices) {
std::vector<int> order(scores.size());
std::iota(order.begin(), order.end(), 0);
std::sort(order.begin(), order.end(), [&](int i, int j) { return scores[i] > scores[j]; });
indices.clear();
for (int i = 0; i < order.size(); ++i) {
int idx = order[i];
if (scores[idx] < score_threshold) break;
bool keep = true;
for (int j : indices) {
if (keep) {
float overlap = static_cast<float>((boxes[idx] & boxes[j]).area()) / static_cast<float>((boxes[idx] | boxes[j]).area());
keep = overlap <= nms_threshold;
} else break;
}
if (keep) indices.push_back(idx);
}
}
```
这个实现使用了C++11的特性,包括lambda表达式、STL算法和std::iota函数。它的原理与之前的实现相同,但是更加简洁易懂。
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