深入理解虚拟基类在C++编程中的应用

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0 下载量 187 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 806B RAR 举报
资源摘要信息: "虚基类概念及其在C++程序中的实现" 知识点一:虚基类的基本概念 虚基类是C++语言中多继承结构中处理继承歧义的一种机制。在多继承的场景下,可能会存在多个基类共同继承自同一个祖先基类的情况,这会导致派生类中出现多个基类的副本。虚基类的作用是为了解决这种多继承导致的命名冲突和冗余数据问题。 知识点二:虚基类与普通继承的区别 在普通继承中,派生类会继承基类的所有成员变量和成员函数,如果存在多重继承,子类就会继承多个基类的成员。这可能导致子类中存在多份相同数据的副本,产生歧义。而使用虚基类继承时,确保了即使有多个派生类继承自同一个基类,基类也只会在派生类中存在一个实例,从而避免了数据的重复和不一致性问题。 知识点三:虚基类在程序设计中的应用 虚基类在设计需要重用基类代码的场景中非常有用。例如,如果有两个基类A和B都继承自同一个基类C,且另一个类D需要同时继承A和B,为了避免D类中出现C类的多个实例,我们可以使用虚继承来声明C为虚基类。这保证了无论继承路径如何,C类只有一份实例存在。 知识点四:虚基类的声明与实现 在C++中,声明一个虚基类非常简单。在派生类的继承声明中,只需在继承方式之前加上关键字virtual,即可实现虚继承。如下所示: ```cpp class C { /* 基类C的成员 */ }; class A : virtual public C { /* 类A虚继承自C */ }; class B : virtual public C { /* 类B虚继承自C */ }; class D : public A, public B { /* 类D继承自A和B */ }; ``` 在这个例子中,无论D类的对象如何创建,C类只会在D中有一个实例。 知识点五:虚基类的使用限制和注意事项 虽然虚基类提供了很大的灵活性和便利性,但是它也有一些限制和需要特别注意的地方。首先,虚继承会增加编译时和运行时的开销,因为编译器需要跟踪虚基类的关系,确保只生成一个实例。其次,虚继承的初始化比较复杂,需要在构造函数中明确指定虚基类的构造函数,确保正确地初始化。再次,由于虚继承的复杂性,其调试和维护可能比普通继承更加困难。 知识点六:虚基类的程序实例解析 以给定文件中的virtual_base_class.cpp为例,我们可以假设该文件包含了一个使用虚基类的具体程序实现。程序可能展示了如何定义虚基类,如何在派生类中通过虚继承来继承它,以及如何在构造派生类对象时正确初始化虚基类的成员。 知识点七:文件名列表所暗示的内容 根据给定的文件名列表,我们可以得知存在一个具体的.cpp源文件,该文件名为virtual_base_class.cpp,很可能是包含了实现虚基类功能的C++源代码。除此之外,还有一个***.txt文件,这个文件可能是源代码的附加说明文档,提供了关于虚基类程序的额外信息,或者是关于程序发布和下载的链接信息。 综合以上信息,可以得出结论,这个压缩包文件包含了C++中虚基类概念的实现示例,这对于理解C++的继承机制,特别是多继承场景下的高级特性,具有重要的指导意义。

""" Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE 对比度受限自适应直方图均衡 """ import cv2 # import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_img_with_matplotlib(color_img, title, pos): img_rgb = color_img[:, :, ::-1] plt.subplot(2, 5, pos) plt.imshow(img_rgb) plt.title(title, fontsize=8) plt.axis('off') def equalize_clahe_color_hsv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) H, S, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)) eq_V = cla.apply(V) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([H, S, eq_V]), cv2.COLOR_HSV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_lab(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) L, a, b = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab)) eq_L = cla.apply(L) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_L, a, b]), cv2.COLOR_Lab2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color_yuv(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) Y, U, V = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)) eq_Y = cla.apply(Y) eq_image = cv2.cvtColor(cv2.merge([eq_Y, U, V]), cv2.COLOR_YUV2BGR) return eq_image def equalize_clahe_color(img): cla = cv2.createCLAHE(clipLimit=4.0) channels = cv2.split(img) eq_channels = [] for ch in channels: eq_channels.append(cla.apply(ch)) eq_image = cv2.merge(eq_channels) return eq_image # 加载图像 image = cv2.imread('D:/Documents/python/OpenCV/image/008.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图像应用 CLAHE clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0) gray_image_clahe = clahe.apply(gray_image) # 使用不同 clipLimit 值 clahe.setClipLimit(5.0) gray_image_clahe_2 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(10.0) gray_image_clahe_3 = clahe.apply(gray_image) clahe.setClipLimit(20.0) gray_image_clahe_4 = clahe.apply(gray_image) # 彩色图像应用 CLAHE image_clahe_color = equalize_clahe_color(image) image_clahe_color_lab = equalize_clahe_color_lab(image) image_clahe_color_hsv = equalize_clahe_color_hsv(image) image_clahe_color_yuv = equalize_clahe_color_yuv(image) # 标题 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.suptitle("Color histogram equalization with cv2.equalizedHist() - not a good approach", fontsize=9, fontweight='bold') # 可视化 show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray", 1) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=2.0", 2) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_2, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=5.0", 3) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_3, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=10.0", 4) show_img_with_matplotlib(cv2.cvtColor(gray_image_clahe_4, cv2.COLOR_GRAY2BGR), "gray CLAHE clipLimit=20.0", 5) show_img_with_matplotlib(image, "color", 6) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color, "clahe on each channel(BGR)", 7) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_lab, "clahe on each channel(LAB)", 8) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_hsv, "clahe on each channel(HSV)", 9) show_img_with_matplotlib(image_clahe_color_yuv, "clahe on each channel(YUV)", 10) plt.show()

2023-04-20 上传