01 2025 档案
摘要:1.初始化所有指针 2.指针的值-》地址;指针所指对象的值-》值 3.&:=右边是取地址符,左边是引用符; 4.引用就是对目标变量名起了个别名;引用的声明方法:类型标识符&引用名=目标变量名;对引用的操作与对变量直接操作完全一样。 5.迭代器有类似指针的作用,begin,end,都指首尾地址;
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摘要:1.vector不确定元素个数,可以往里添加; 2.数组确定个数; vector 和数组(array)是两种常用的数据结构,它们在 C++ 中有着不同的特点和用途。以下是它们的主要区别: 1. 定义与大小 数组: 在定义时需要指定大小,大小是固定的。 一旦定义,数组的大小不能改变。 例如:int a
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摘要:int main(int argc,char *argv[]) 该函数中int argc和argv[]两个参数的理解 说明:argc命令行总的参数的个数,即argv中元素的格式。 argv[ ]: 字符串数组,用来存放指向你的字符串参数的指针数组,每一个元素指向一个参数; argv[0]:指向程序的
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摘要:cv::Vec3f 是 OpenCV 中用于表示三维向量或三通道颜色的类。具体来说,cv::Vec3f 是一个包含三个 float 类型元素的向量,通常用于以下几种情况: 颜色表示:在图像处理中,Vec3f 常用于表示颜色值,尤其是在浮点图像中。例如,一个 RGB 颜色可以用 cv::Vec3f 表
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摘要:cv::Size img_size; 在 OpenCV 中,cv::Size 的构造函数接受两个参数,分别表示宽度和高度。具体来说,cv::Size(width, height) 的参数顺序是: 第一个参数:宽度(width) 第二个参数:高度(height) 示例 #include <opencv
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摘要:opencv 中img.convertTo(img, CV_64FC1);作用 在 OpenCV 中,img.convertTo(img, CV_64FC1); 的作用是将图像数据类型转换为 64 位浮点数单通道格式。具体来说: img 是输入图像,可以是任何类型的图像(例如,8 位无符号整数、32
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摘要:在 OpenCV 中: CV_32FC1 表示 32 位浮点数(float),即单精度浮点数。 CV_64FC1 表示 64 位浮点数(double),即双精度浮点数。 因此,CV_32FC1 是 float 类型,而 CV_64FC1 是 double 类型。 CV_64FC1 和 CV_32FC
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摘要:cv::minMaxLoc 是 OpenCV 中的一个函数,用于查找数组(例如图像)中的最小值和最大值及其位置。这个函数在图像处理和分析时非常有用,尤其是在需要了解图像中亮度或其他数值特征的情况下。 函数签名 void cv::minMaxLoc(const Mat& src, double* mi
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摘要:在C++中,可以通过使用局部变量来尽量减少对内存的访问次数,将数据加载到寄存器中进行处理。以下是一个简单示例,展示了如何实现这一过程。 示例代码 #include <iostream> #include <vector> void process_data(std::vector<int>& dat
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摘要:局部变量并不一定存储在寄存器中。局部变量通常存储在栈上,但编译器可以根据优化级别和具体情况决定是否将某些局部变量放入寄存器中。以下是一些详细信息: 1. 局部变量存储位置 栈:局部变量通常在函数调用时分配在栈上。栈是一个后进先出(LIFO)的数据结构,用于存储函数的局部变量、返回地址以及其他函数调用
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摘要:循环展开是一种优化技术,通过减少循环控制的开销来提高程序性能。在 C++ 中,可以通过手动展开循环来实现这一点。以下是如何在 C++ 中实现循环展开的示例。 示例:向量加法的循环展开 我们将创建一个简单的向量加法示例,展示如何通过循环展开来提高性能。 1. 基本向量加法 首先实现一个简单的向量加法函
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摘要:在 C++ 中使用 SIMD 指令进行掩码操作可以通过使用 SIMD 指令集(如 SSE、AVX 等)来实现。掩码操作通常用于条件处理,例如在某些条件下选择性地处理数据。 以下是一个使用 SSE 指令进行掩码操作的示例,以展示如何在 SIMD 操作中实现条件选择。 示例:使用掩码进行条件选择 我们将
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摘要:在 C++ 中使用预取指令可以帮助减少缓存未命中的延迟,从而提高程序性能。以下是如何在代码中实现预取的详细步骤和示例。 1. 理解预取指令 预取指令允许 CPU 提前加载数据到缓存中,从而在需要时可以更快地访问。这在处理大量数据时特别有用。例如,SSE2 提供了 _mm_prefetch 指令。 2
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摘要:在 C++ 中使用 SIMD 操作(例如 SSE 指令)可以通过以下步骤实现。下面是一个使用 SSE2 指令的示例,展示了如何进行向量加法。 1. 包含必要的头文件 首先,需要包含 SSE 指令的头文件。 #include <emmintrin.h> // SSE2 #include <iostre
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摘要:在 C++ 中实现数据对齐可以通过以下几种方法: 1. 使用 alignas 关键字 C++11 引入了 alignas 关键字,可以用来控制变量的对齐方式。 #include <iostream> #include <emmintrin.h> // SSE2 alignas(16) float a
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摘要:cv::reprojectImageTo3D 是 OpenCV 中的一个函数,用于将视差图像转换为 3D 点云。它依赖于相机的内参和视差值来计算每个像素的 3D 坐标。以下是该函数的基本使用方法。 函数原型 void cv::reprojectImageTo3D( const cv::Mat& di
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摘要:cv::parallel_for_ 是 OpenCV 中用于并行处理的一个函数,可以有效地利用多核 CPU 来加速计算。 在 OpenCV 中,cv::parallel_for_ 可以与 lambda 函数结合使用,以简化代码并提高可读性。以下是如何将 lambda 函数与 cv::parallel
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摘要:在 C++ 中,noexcept 关键字用于指示一个函数是否可能抛出异常。具体来说: noexcept(true):表明该函数不会抛出异常。如果这个函数在运行时抛出了异常,程序会调用 std::terminate(),导致程序异常终止。 noexcept(false):表明该函数可能会抛出异常。这是
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摘要:在 C++ 中,在成员函数前加上 static 的作用是指示该函数是一个静态成员函数。具体来说,static 关键字具有以下几个重要特性: 不依赖于对象实例:静态成员函数属于类本身,而不是类的某个对象。这意味着你可以在没有创建类实例的情况下调用这个函数。 无法访问非静态成员:静态成员函数不能访问类的
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摘要:在 C++ 中,将成员函数声明为 const 的作用是指示该函数不会修改类的成员变量。具体来说,当你在类的成员函数后面加上 const 声明时,这意味着: 保证不修改状态:函数内部不能修改任何非 mutable 的成员变量,确保对象的状态在调用该函数后保持不变。 允许在常量对象上调用:可以在常量对象
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摘要:进程和线程的区别 进程 是操作系统中资源分配的基本单位。 每个进程有独立的内存空间,相互隔离。 进程间通信(IPC)需要通过特定的机制(如管道、共享内存等)。 开销较大(包括创建、销毁、上下文切换)。 线程 是进程中的一个执行流,是 CPU 调度的基本单位。 同一进程中的线程共享内存和资源(如文件句
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摘要:在 OpenCV 中,您可以使用 FileStorage 类来加载和保存配置文件,包括 .yml 和 .yaml 格式的文件。以下是如何使用 FileStorage 加载 .yml 文件的示例代码。 示例代码 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostr
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摘要:出现“无法解析的外部符号”错误通常是由于链接器找不到某个符号的定义。这种情况一般有几个可能的原因: 1. 符号未定义 您可能在代码中声明了一个静态变量,但没有提供定义。比如,如果您在类中声明了一个静态成员变量,但没有在源文件中定义它,链接器就会报错。 示例: // utilities.h names
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摘要:在 C++ 中,非静态变量可以被静态函数引用,但有一些限制和注意事项。 1. 非静态变量和静态函数的定义 非静态变量:属于类的实例,每个对象都有自己的副本。 静态函数:属于类本身,而不是任何特定的对象。它无法直接访问非静态成员变量或非静态成员函数,因为它没有 this 指针。 2. 如何在静态函数中
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摘要:实现世界坐标到UV纹理坐标的映射通常涉及以下几个步骤。这些步骤将帮助你将三维点云中的点转换为对应的二维纹理坐标,以便进行纹理映射。 获取相机内外参数 内参: 包括焦距 (f_x)、(f_y) 和主点 (c_x)、(c_y)。 外参: 包括旋转矩阵 (R) 和平移向量 (T)。 定义世界坐标 设定一个
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摘要:在相机标定中,焦距分为 x 方向和 y 方向(通常表示为 (f_x) 和 (f_y))的原因主要与以下几个方面有关: 传感器的非正方形像素 非正方形像素: 许多相机传感器的像素并不是完全正方形的,导致在水平方向和垂直方向上的焦距可能不同。即使像素是正方形的,图像传感器的制造误差也可能导致焦距的微小差
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摘要:选择结构光三维重建系统中的相机分辨率、投影仪尺寸、标定板大小等硬件时,需要综合考虑多个因素,以确保系统性能和测量精度。以下是具体的选择指南: 相机分辨率 应用需求: 根据应用的精度需求选择相机分辨率。例如,牙科、医学成像等高精度应用建议使用高分辨率相机(如1080p或更高)。 物体细节: 对于需要捕
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摘要:在相机标定过程中,选择棋盘格的大小是一个重要的步骤,直接影响标定的精度和效果。需要考虑的因素和建议: 棋盘格的尺寸 格子尺寸: 通常选择的棋盘格每个方块的边长应在几毫米到几厘米之间。具体尺寸取决于拍摄距离和相机的分辨率。 推荐尺寸: 常用的棋盘格尺寸为20mm x 20mm、30mm x 30mm或
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摘要:https://blog.csdn.net/weixin_43159148/article/details/97918258 https://blog.csdn.net/qq_41372644/article/details/121089361 Camera 1 Intrinsics 相机1内参 F
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摘要:https://blog.csdn.net/qq_48034474/article/details/12041170
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摘要:在相机标定中,镜像畸变和切向畸变是常见的畸变类型。它们通过特定的公式来描述,通常使用相机的内参和畸变系数来进行补偿。 1. 镜像畸变(径向畸变) 镜像畸变主要是由于镜头的光学特性引起的,通常用以下公式表示: [ x_{d} = x(1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6) ]
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摘要:calibrateCamera: 输入:世界坐标objectPoints, 角点检测imagePoints 输出:获取相机的内参矩阵cameraMatrix1、cameraMatrix2和畸变系数distCoeffs1、distCoeffs2. stereoCalibrate 输入:世界坐标obje
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摘要:在 OpenCV 的 stereoCalibrate 函数中,生成的本质矩阵 ( E ) 和基础矩阵 ( F ) 是立体视觉中的重要输出,分别描述了两个相机之间的几何关系。以下是它们的物理意义和作用的详细解释: 1. 本质矩阵 ( E ) 物理意义: 本质矩阵 ( E ) 描述了两个相机之间的相对旋
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摘要:在 OpenCV 的 stereoRectify 函数中,输出的参数包括旋转矩阵 ( R )、平移向量 ( T )、以及旋转矩阵 ( R_1 )、( R_2 )、投影矩阵 ( P_1 )、( P_2 )、和重投影矩阵 ( Q )。以下是对这些参数的物理意义和作用的详细解释: 1. 旋转矩阵 ( R
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摘要:在 OpenCV 中,cornerSubPix 函数用于对角点的亚像素精确化。这个函数可以提高角点检测的精度,通常在角点检测之后使用,如在 Harris 或 Shi-Tomasi 角点检测之后。 函数原型 void cv::cornerSubPix( InputArray image, InputO
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摘要:在 OpenCV 中,findCirclesGrid 是一个用于检测图像中的圆形格点(通常用于相机标定或校正的检测目标)的函数。它可以用于查找在特定模式下排列的圆形图案,如棋盘格或圆形网格。该函数是相机标定和立体视觉的重要工具。 函数原型 bool cv::findCirclesGrid( Inpu
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摘要:在 OpenCV 中,Size 类用于表示二维尺寸,通常用于图像的宽度和高度。Size 的默认构造函数会创建一个大小为 (0, 0) 的对象。 默认构造 当你使用默认构造函数时,如下所示: cv::Size defaultSize; 在这里,defaultSize 的宽度和高度都会被初始化为 0。你
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摘要:在 OpenCV 中,vector<vector<Point2f>> imagePoints[2]; 通常用于存储图像中的特征点,尤其是在立体视觉或相机标定等应用中。下面是对这个数据结构的详细说明。 结构解析 vector<vector<Point2f>>: 这是一个二维向量,表示一个向量的向量。
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摘要:在 OpenCV 中,Mat::eye 是一个用于创建单位矩阵(对角线元素为 1,其余元素为 0)的静态方法。单位矩阵在许多数学和计算机视觉应用中非常重要,特别是在变换和图像处理中。 用法 Mat::eye 的基本语法如下: cv::Mat cv::Mat::eye(int rows, int co
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摘要:在 OpenCV 中,使用 FileStorage 读取文件时,可以通过检查节点是否存在来判断某个节点名字是否存在。可以使用 FileNode::empty() 方法来实现这一点。 示例代码 以下是一个示例,展示如何判断某个节点名字是否存在: #include <opencv2/opencv.hpp
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