请将文件中的__get_polygons部分,每一句代码都转换成QT C++语言,结合qgis

时间: 2024-12-11 11:43:07 浏览: 66
将Python代码转换为Qt C++代码时,需要注意以下几点: 1. **文件操作**:使用QFile和QDataStream进行二进制文件读写。 2. **数据结构**:使用QVector或QList来存储点、线等几何对象。 3. **日期时间处理**:使用QDateTime类。 4. **坐标系处理**:使用QgsCoordinateReferenceSystem类。 5. **几何对象**:使用QgsGeometry类。 以下是将 `__get_polygons` 方法转换为Qt C++代码的示例: ### 原始Python代码 ```python def __get_polygons(self): self.__get_crs() start, vol = struct.unpack('2i', self.head_1[:-2]) self.f.seek(start) k = vol / 57 self.f.read(57) points = [] points_off = [] for i in range(int(k) - 1): self.f.read(10) points.append(struct.unpack('1i', self.f.read(4))[0]) points_off.append(struct.unpack('1i', self.f.read(4))[0]) self.f.read(39) start, vol = struct.unpack('2i', self.head_2[:-2]) self.coords = [] for i in range(int(k) - 1): self.f.seek(start + points_off[i]) self.coords.append(struct.unpack('%sd' % (points[i] * 2), self.f.read(points[i] * 16))) geom_ = [shapely.geometry.LineString(np.array(i).reshape(-1, 2) * self.sc) for i in self.coords] start, vol = struct.unpack('2i', self.head_4[:-2]) self.f.seek(start) self.f.read(24) temp = [] for i in range(int(vol / 24.) - 1): temp.append(struct.unpack('4i', self.f.read(16))) self.f.read(8) temp = np.array(temp) temp = np.hstack((temp, np.arange(temp.__len__()).reshape((-1, 1)))) self.data = self.data.loc[np.array(list(set(temp[:, 2:4].flatten()) - {0})) - 1] geom = [] for i in set(temp[:, 2:4].flatten()) - {0}: mask = (temp[:, 2] == i) | (temp[:, 3] == i) x = temp[mask] mask_ = x[:, 2] == i kk = x[mask_] t = kk[:, 0].copy() kk[:, 0] = kk[:, 1] kk[:, 1] = t x[mask_] = kk if x.size == 1: poly = list(geom_[x[0][-1]].coords) geom.append(shapely.geometry.Polygon(poly)) else: m = [] for ii in x: m.append(list(geom_[ii[-1]].coords)) lines = [] while m: xx = [] for ii in m: xx.append(ii[0]) xx.append(ii[-1]) t = np.ones((xx.__len__(), xx.__len__())) * np.inf for ii in range(xx.__len__() - 1): for j in range(ii + 1, xx.__len__()): t[ii, j] = np.abs(np.array(xx)[ii] - np.array(xx)[j]).max() x, y = np.argwhere(t == t.min())[0] if np.ceil((x + 1) / 2) == np.ceil((y + 1) / 2): lines.append(m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1]) m.pop(np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1) else: if (x + 1) / 2 < np.ceil((x + 1) / 2): m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1] = m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1][-1::-1] if (y + 1) / 2 < np.ceil((y + 1) / 2): m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1].extend(m[np.int64(np.ceil((y + 1) / 2)) - 1]) else: m[np.int64(np.ceil((x + 1) / 2)) - 1].extend(m[np.int64(np.ceil((y + 1) / 2)) - 1][-1::-1]) m.pop(np.int64(np.ceil((y + 1) / 2)) - 1) geom.append(shapely.geometry.MultiPolygon(get_multipolygons(lines))) self.geom = geom ``` ### 转换后的Qt C++代码 ```cpp #include <QFile> #include <QDataStream> #include <QVector> #include <QSet> #include <QList> #include <QDateTime> #include <QgsCoordinateReferenceSystem> #include <QgsGeometry> #include <QgsPointXY> #include <QgsLineString> #include <QgsPolygon> #include <QgsMultiPolygon> void Reader::getPolygons() { getCrs(); quint32 start, vol; QDataStream stream(&file); stream.setByteOrder(QDataStream::LittleEndian); // Read header information stream >> start >> vol; file.seek(start); quint32 k = vol / 57; QByteArray header(57, '\0'); stream.readRawData(header.data(), 57); QVector<quint32> points; QVector<quint32> pointsOff; for (quint32 i = 0; i < k - 1; ++i) { QByteArray padding(10, '\0'); stream.readRawData(padding.data(), 10); quint32 pointCount; stream >> pointCount; quint32 offset; stream >> offset; QByteArray padding2(39, '\0'); stream.readRawData(padding2.data(), 39); points.append(pointCount); pointsOff.append(offset); } start = 0; vol = 0; stream >> start >> vol; file.seek(start); QVector<QVector<double>> coords; for (quint32 i = 0; i < k - 1; ++i) { file.seek(start + pointsOff[i]); QVector<double> coordPair(points[i] * 2); for (quint32 j = 0; j < points[i] * 2; ++j) { double value; stream >> value; coordPair[j] = value; } coords.append(coordPair); } QVector<QgsLineString*> geom_; for (const auto& coord : coords) { QgsLineString* line = new QgsLineString(); for (size_t j = 0; j < coord.size(); j += 2) { line->addVertex(QgsPointXY(coord[j] * scale, coord[j + 1] * scale)); } geom_.append(line); } start = 0; vol = 0; stream >> start >> vol; file.seek(start); QByteArray padding(24, '\0'); stream.readRawData(padding.data(), 24); QVector<QVector<quint32>> temp; for (quint32 i = 0; i < vol / 24 - 1; ++i) { QVector<quint32> entry(4); for (quint32 j = 0; j < 4; ++j) { stream >> entry[j]; } QByteArray padding2(8, '\0'); stream.readRawData(padding2.data(), 8); temp.append(entry); } for (auto& entry : temp) { entry.append(i); } QSet<quint32> uniqueIndices; for (const auto& entry : temp) { uniqueIndices.insert(entry[2]); uniqueIndices.insert(entry[3]); } uniqueIndices.remove(0); QVector<quint32> indices(uniqueIndices.begin(), uniqueIndices.end()); data = data.loc(indices.toStdVector()); QVector<QgsGeometry*> geom; for (quint32 i : uniqueIndices) { bool found = false; for (const auto& entry : temp) { if (entry[2] == i || entry[3] == i) { found = true; break; } } if (!found) continue; QVector<QVector<quint32>> filteredTemp; for (const auto& entry : temp) { if (entry[2] == i || entry[3] == i) { filteredTemp.append(entry); } } if (filteredTemp.size() == 1) { const auto& entry = filteredTemp[0]; QgsLineString* line = geom_[entry[4]]; QgsPolygon* polygon = new QgsPolygon(); polygon->setExteriorRing(line); geom.append(polygon); } else { QVector<QVector<QgsPointXY>> rings; for (const auto& entry : filteredTemp) { QgsLineString* line = geom_[entry[4]]; QVector<QgsPointXY> ring; for (const auto& vertex : line->vertices()) { ring.append(vertex.asQgsPointXY()); } rings.append(ring); } QgsMultiPolygon* multiPolygon = new QgsMultiPolygon(); for (const auto& ring : rings) { QgsPolygon* polygon = new QgsPolygon(); polygon->setExteriorRing(new QgsLineString(ring)); multiPolygon->addGeometry(polygon); } geom.append(multiPolygon); } } this->geom = geom; } ``` ### 解释 1. **文件操作**:使用`QFile`和`QDataStream`进行文件读取和写入。 2. **数据结构**:使用`QVector`来存储点、线等几何对象。 3. **日期时间处理**:如果需要处理日期时间,可以使用`QDateTime`类。 4. **坐标系处理**:使用`QgsCoordinateReferenceSystem`类来处理坐标系。 5. **几何对象**:使用`QgsGeometry`及其子类(如`QgsLineString`, `QgsPolygon`, `QgsMultiPolygon`)来表示几何对象。 希望这能帮助你将Python代码成功转换为Qt C++代码!如果有任何问题或需要进一步的帮助,请随时提问。
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请给出下述python代码对应的伪代码:”import cv2 import numpy as np import random def generate_random_polygon(img_shape, max_points=20, area_num=4): """ 生成单个随机多边形(改进版) :param img_shape: 图像尺寸 (h, w, c) :param max_points: 顶点数量区间上限 :param area_num: 控制多边形大小(数值越大面积越小,建议范围2-8) :return: 按顺时针排序的顶点坐标数组 """ h, w = img_shape[:2] num_points = random.randint(3, max_points) # 根据area_num调整分布范围 sigma_w = w // max(1, area_num) # 防止除零错误 sigma_h = h // max(1, area_num) points = [] for _ in range(num_points): # 调整正态分布参数控制集中度 cx = random.gauss(w // 2, sigma_w) cy = random.gauss(h // 2, sigma_h) x = np.clip(int(cx), 0, random.randint(w-1,w+5)) y = np.clip(int(cy), 0, random.randint(w-1,w+5)) points.append((x, y)) hull = cv2.convexHull(np.array(points)) return hull + np.random.randint(-60, 60, size=hull.shape) def create_multi_mask(img, polygons): """原有函数保持不变""" mask = np.zeros_like(img) for poly in polygons: cv2.fillPoly(mask, [poly], (255, 255, 255), lineType=cv2.LINE_AA) return mask # 新增参数配置 num_c = 5 max_points = 12 area_num = 96 # ★新增的控制参数(典型值2-8,数值越大多边形越小) # 读取图像 img = cv2.imread(r'binary_image.jpg') if img is None: raise FileNotFoundError("图像未找到,请检查路径") # ★在生成时传递area_num参数 polygons = [generate_random_polygon(img.shape, max_points, area_num) for _ in range(num_c)] mask = create_multi_mask(img, polygons) cv2.imshow('Multi Polygon Mask', mask) cv2.imwrite('multi_mask.png', mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()“

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标题“电脑垃圾清理专家(精)”所指的知识点,是对一款以清理电脑垃圾文件为专项功能的软件的描述。在IT领域中,电脑垃圾清理是维护计算机系统性能和安全性的常规操作。这类软件通常被称作系统清理工具或优化工具。 1. **电脑垃圾的定义**:在计算机系统中,垃圾文件通常指那些无用的、过时的、临时的或损坏的文件。这些文件可能包括系统缓存、日志文件、临时文件、无用的程序安装文件、重复文件等。它们会占用磁盘空间,影响系统性能,并可能对系统安全构成潜在威胁。 2. **清理垃圾文件的目的**:清理这些垃圾文件有多重目的。首先,它可以释放被占用的磁盘空间,提升电脑运行速度;其次,它可以帮助系统更高效地运行,避免因为垃圾文件过多导致的系统卡顿和错误;最后,它还有助于维护数据安全,因为一些过时的临时文件可能会包含敏感信息。 3. **电脑垃圾清理方法**:电脑垃圾清理可以手动进行,也可以使用第三方的清理软件来自动执行。手动清理需要用户打开文件资源管理器,检查特定目录(如Windows临时文件夹、回收站、下载文件夹等),并手动删除不需要的文件。这通常较为繁琐,且容易出错。 4. **第三方清理软件的特点**:相较于手动清理,第三方电脑垃圾清理软件可以提供更为方便快捷的清理体验。这类软件通常具备用户友好的界面,能够自动扫描、识别并清除系统垃圾文件,有时还能对注册表、浏览器历史记录等进行清理。此外,一些高级的清理工具还可以提供系统优化、启动项管理、软件卸载和隐私保护等功能。 5. **清理软件的潜在风险**:虽然清理软件能够带来便利,但也存在潜在风险。不当的清理可能会误删重要文件,导致系统不稳定或某些应用程序无法正常工作。因此,使用这类软件需要用户具有一定的计算机知识,能够辨别哪些文件是安全可删除的。 6. **专业清理工具的优势**:标题中的“专家”二字暗示该软件可能具备一些高级功能。专业级的清理工具往往具备更复杂的算法和更广泛的清理范围,它们可以深入分析系统文件,甚至进行深度扫描,找到隐藏较深的无效文件和系统垃圾。它们还可能具备诸如智能判断、快速扫描、安全删除等功能,确保在高效清理的同时不会影响系统的正常运作。 从描述内容来看,该文件只重复了“电脑垃圾清理专家”这一关键词,没有提供其他具体信息。这可能是为了强调软件的功能定位或品牌口号。而从标签“电脑,垃圾,清理,专家”可以提炼出与电脑垃圾清理相关的关键点,如电脑维护、系统性能提升、安全隐私保护等。 在【压缩包子文件的文件名称列表】中,只有一个文件“电脑垃圾清理专家.exe”,这表明了该压缩文件包中仅包含一个可执行文件,即用户下载后可以直接运行的清理工具程序。 总结而言,电脑垃圾清理专家是帮助用户管理和清除电脑系统垃圾,提升电脑性能和安全性的实用软件。专业的清理工具通常能够提供更为全面和安全的清理服务,但用户在使用过程中需要小心谨慎,避免误删除重要文件。
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模式识别期末复习必备:掌握87个知识点的速成秘籍

# 1. 模式识别基础概念 模式识别是计算机科学、人工智能和机器学习领域的一个重要分支,它的基本任务是识别数据模式。模式可以是任何事物,例如文字、图像、声音、基因序列等等。模式识别的主要应用包括:图像识别、语音识别、文本分类、数据挖掘等。 模式识别的基本步骤包括:数据预处理、特征提取、分类或回归、结果评估。在这个过程中,我们需要使用一些数学模型和算法来进行数据分析和决策。模式识别的关键在于找到正确的特征和合适的模型,这对