struct Point { int x; int y; }p1; //声明类型的同时定义变量p1 struct Point p2; //定义结构体变量p2 //初始化:定义变量的同时赋初值。 struct Point p3 = { x, y }; struct Stu //类型声明 { char name[15];//名字 int age; //年龄 }; struct Stu s = { "zhangsan", 20 };//初始化 struct Node { int data; struct Point p; struct Node* next; }n1 = { 10, {4,5}, NULL }; //结构体嵌套初始化 struct Node n2 = { 20, {5, 6}, NULL };//结构体嵌套初始化

时间: 2025-07-06 09:36:42 浏览: 8
<think>嗯,用户让我介绍一下这段C语言的结构体代码。首先,我需要确认用户对结构体的了解程度。这段代码展示了结构体的声明、定义、初始化和嵌套,可能用户是刚开始学结构体,或者想复习相关知识。 先看用户提供的代码,里面有几个结构体的例子,比如Point、Stu、Node。需要逐一解释每个部分的作用。首先,结构体的基本概念:结构体是用户自定义的数据类型,可以组合多个不同类型的成员。这点很重要,要讲清楚。 然后,用户可能在代码中看到了一些不同的声明方式,比如同时声明类型和定义变量,或者分开声明和定义。比如struct Point {…}p1; 这里声明了结构体类型Point的同时定义了变量p1。而struct Point p2; 是之后定义另一个变量p2。这时候需要解释这两种方式的区别,以及为什么有时候需要分开。 接下来是初始化部分,用户提供了p3的例子,用{x,y}初始化,但这里可能有问题,因为x和y如果没有定义过,会导致编译错误。不过用户可能只是示例,所以需要指出正确的初始化应该用常量,比如{3,4}。或者用户可能在这里想表达的是用变量初始化,但结构体初始化通常需要常量,这点需要说明,避免误解。 然后是Stu结构体的例子,展示了如何初始化字符数组和整型成员。这里要注意字符串的赋值方式,比如s的初始化使用了大括号和字符串字面量,可能需要提醒用户字符数组的初始化细节,比如长度是否足够,否则会有截断的风险。 接下来是嵌套结构体的例子,Node结构体包含了Point和Node指针。这里n1和n2的初始化用了嵌套的大括号,需要解释结构体嵌套初始化的正确语法,尤其是成员结构体的初始化方式,比如{4,5}对应Point结构体。 另外,用户可能对结构体成员访问、指针操作(比如next成员)有疑问,但用户的问题可能主要集中在声明和初始化部分。是否需要提到这些可能需要判断,但根据用户提供的代码,可能暂时不需要深入。 需要检查是否有语法错误,比如用户代码中的struct Point p3 = {x, y};这里的x和y如果之前没有定义,会导致错误。但用户可能只是示例,所以指出正确的做法即可。另外,初始化结构体时的顺序和成员类型是否匹配,比如Stu的name是char数组,初始化时用字符串是正确的。 总结用户的代码示例,需要分步骤解释结构体的声明、变量定义、初始化,以及嵌套结构体的处理。同时,要提醒常见的注意事项,比如变量声明的位置、初始化值的类型匹配、结构体嵌套时的初始化方式等。 用户可能的疑问点包括:结构体声明和定义的区别,如何正确初始化,特别是嵌套结构体,以及结构体成员访问的方式。此外,用户可能对结构体的内存布局、对齐等感兴趣,但根据问题内容,可能不需要深入这些高级话题。 最后,要确保回答结构清晰,逐步解释每个例子,指出关键点,并给出注意事项,帮助用户正确理解结构体的使用方法。</think>下面分步骤介绍你提供的结构体代码及其相关概念: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ **1. 结构体声明与定义** ```c struct Point // 声明结构体类型 { int x; // 成员变量 int y; }p1; // 声明类型的同时定义变量p1(全局变量) ``` ▪️ `struct Point` 是类型声明(模板) ▪️ `p1` 是直接定义的变量(包含x,y成员) ▪️ 后续可以通过 `struct Point p2;` 定义新变量 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ **2. 结构体初始化** ```c // 完全初始化(注意实际代码中x,y应是常量) struct Point p3 = {3, 4}; // x=3, y=4 // 部分初始化(C99标准支持) struct Point p4 = {.y = 5}; // x默认0,y=5 ``` ▪️ 初始化顺序必须与成员声明顺序一致 ▪️ 嵌套初始化示例见后续Node结构体 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ **3. 结构体嵌套** ```c struct Node { int data; struct Point p; // 嵌套Point结构体 struct Node* next; // 自引用指针 }n1 = {10, {4,5}, NULL}; ``` ▪️ 成员访问方式: ```c n1.data = 20; // 修改data成员 n1.p.x = 8; // 访问嵌套结构体成员 ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ **4. 字符串成员初始化** ```c struct Stu s = {"zhangsan", 20}; ``` ▪️ 字符串数组初始化注意事项: - `name` 数组长度15,实际存储14字符+'\0' - 超长字符串会被截断(建议用strncpy) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ **5. 重要注意事项** 1️⃣ **类型声明作用域**: - 结构体声明应在使用前完成 - 内部声明优先于外部同名结构体 2️⃣ **内存对齐**: ```c sizeof(struct Point); // 可能为8字节(int通常4字节) ``` 结构体大小可能大于成员之和(内存对齐规则) 3️⃣ **赋值操作**: ```c struct Point a = {1,2}; struct Point b = a; // 合法,结构体支持直接复制 ``` 4️⃣ **自引用规则**: ```c struct Node { int data; struct Node* next; // √ 合法(使用指针) // struct Node next; // × 非法(不能直接包含自身) }; ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ **6. 扩展应用(示意图)** ``` n1 ┌───────────┐ │ data: 10 │ │ p.x: 4 │ │ p.y: 5 │ │ next: NULL│ └───────────┘ n2 ┌───────────┐ │ data: 20 │ │ p.x: 5 │ │ p.y: 6 │ │ next: NULL│ └───────────┘ ``` 建议实际编程时结合typedef使用: ```c typedef struct Point { int x; int y; } Point; // 简化类型名 Point p = {3,4}; // 无需重复写struct ```
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本关任务:编写一个能计算平面最近点对距离的小程序。 给定平面上 n 个点,找出其中的一对点的距离,使得在这 n 个点的所有点对中,该距离为所有点对中最小的。 输入格式 第一行:n ,保证 2≤n≤2000 。 接下来 n 行:每行两个实数:x y ,表示一个点的行坐标和列坐标,中间用一个空格隔开。 输出格式 仅一行,一个实数,表示最短距离,精确到小数点后面 4 位。 编程要求 系统主函数如下: main.cpp #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; #define MAX 2000 typedef struct Point { double x, y; } POINT; // 比较两点的大小:按照先x后y的原则 bool cmpx(const POINT pt1, const POINT pt2) { if (pt1.x == pt2.x) return pt1.y < pt2.y; // 按照y坐标排序 else return pt1.x < pt2.x; // 按照x坐标排序 } // 计算最短距离 double shortestdistance(POINT pts[], int low, int high); int main() { int n; POINT pts[MAX]; // Input scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n; i++) scanf("%lf%lf", &pts[i].x, &pts[i].y); // Calculate sort(pts, pts + n, cmpx);//排序方便取出中间值 double d = shortestdistance(pts, 0, n - 1); // Output printf("%.4f\n", d); return 0; } 根据提示,在右侧编辑器补充代码,计算平面最近点对距离。 shortestdistance.cpp #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; #define INF 2147483647 typedef struct Point { double x, y; } POINT; // 计算两点之间的距离 double distance(const POINT pt1, const POINT pt2) { /********** begin **********/ /********** end **********/ } // 计算最短距离 double shortestdistance(POINT pts[], int low, int high) { /********** begin **********/ /********** end **********/ }

#include <ros/ros.h> #include <image_transport/image_transport.h> #include <cv_bridge/cv_bridge.h> #include <sensor_msgs/image_encodings.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "opencv2/opencv.hpp" #include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.h> #include <tf/transform_listener.h> #include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h> #include <moveit/robot_trajectory/robot_trajectory.h> #include "myself_pkg/uart.h" #include <sys/stat.h> #include <cmath> #include <xarm_driver.h> #include <thread> // 引入线程库 #include <atomic> static const std::string OPENCV_WINDOW = "Image window"; #define M_PI 3.14159265358979323846 tf::Vector3 obj_camera_frame1, obj_robot_frame; int flag_start=1; ros::Subscriber rgb_sub; // 相机内参 double fx = 953.4568; // x轴方向的焦距 double fy = 949.837; // y轴方向的焦距 double cx = 658.66659; // x轴方向的光学中心 double cy = 366.82704; // y轴方向的光学中心 // 物体高度 double objectHeight = 0.34432666; // 假设物体的高度为1米 double k1 = 0.133507; // double k2 =-0.213178; // double p1 = 0.006242; // double p2 = 0.005494; // /* double fx = 1084.54479; // x轴方向的焦距 double fy = 950.11576; // y轴方向的焦距 double cx = 642.85519; // x轴方向的光学中心 double cy = 354.52482; // y轴方向的光学中心 // 物体高度 double objectHeight = 0.34432666; // 假设物体的高度为1米 double k1 = 0.141430; // double k2 =-0.384089; // double p1 = 0.003167; // double p2 = 0.002440; // */ cv::Mat K = (cv::Mat_<double>(3, 3) << fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1); // 构造畸变参数向量 cv::Mat distCoeffs = (cv::Mat_<double>(5, 1) << k1, k2, p1, p2, 0); // 待校正的像素坐标 cv::Point2d pixelPoint(640, 360); // 假设像素坐标为(320, 240) cv::Mat cameraPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 0, 0,0); /** // 定义一个结构体表示四元数,用于三维空间中的旋转表示 struct Quaternion { double w; // 四元数的实部 double x; // 四元数的虚部 x double y; // 四元数的虚部 y double z; // 四元数的虚部 z }; Quaternion eulerToQuaternion(double roll, double pitch, double yaw) { // 计算半角 double cy = cos(yaw * 0.5); double sy = sin(yaw * 0.5); double cp = cos(pitch * 0.5); double sp = sin(pitch * 0.5); double cr = cos(roll * 0.5); double sr = sin(roll * 0.5); Quaternion q; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的实部 q.w = cr * cp * cy + sr * sp * sy; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的虚部 x q.x = sr * cp * cy - cr * sp * sy; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的虚部 y q.y = cr * sp * cy + sr * cp * sy; // 根据欧拉角到四元数的转换公式计算四元数的虚部 z q.z = cr * cp * sy - sr * sp * cy; return q; } */ int move_lineb_test(xarm_msgs::Move srv, ros::ServiceClient client, float x_mm0, float y_mm0, float z_mm0, double roll0, double pitch0, double yaw0, float x_mm1, float y_mm1, float z_mm1, double roll1, double pitch1, double yaw1, float x_mm2, float y_mm2, float z_mm2, double roll2, double pitch2, double yaw2, float x_mm3, float y_mm3, float z_mm3, double roll3, double pitch3, double yaw3, float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4, double roll4, double pitch4, double yaw4); void control_suction_during_move(float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4); // 异步吸盘控制 auto suction_control = [](int speed){ std::thread([speed](){ for(int i=0; i<1; i++){ writeSpeed(speed); std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(800)); } }).detach(); // 分离线程 }; class XArmAPItest { ros::NodeHandle nh_; image_transport::ImageTransport it_; image_transport::Subscriber image_sub_; tf::TransformListener listener_; tf::StampedTransform camera_to_robot_; public: XArmAPItest() : it_(nh_) { moveit::planning_interface::MoveGroupInterface arm("xarm7"); sleep(0.5); moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface planning_scene_interface; sleep(0.5); //异步任务处理器,防阻塞 ros::AsyncSpinner spinner(1); spinner.start(); // 创建一个新的障碍物消息 moveit_msgs::CollisionObject collision_object; collision_object.header.frame_id = "world"; // 设置障碍物的参考坐标系,通常为世界坐标系 // 设置障碍物的 ID collision_object.id = "table"; // 定义障碍物的形状和尺寸 shape_msgs::SolidPrimitive primitive; primitive.type = primitive.BOX; primitive.dimensions.resize(3); primitive.dimensions[0] = 2.0; // 长 primitive.dimensions[1] = 2.0; // 宽 primitive.dimensions[2] = 0.1; // 高 // 定义障碍物的姿态 geometry_msgs::Pose obstacle_pose; obstacle_pose.orientation.w = 1.0; // 默认姿态为单位四元数 obstacle_pose.position.x = 0.0; // x 位置 obstacle_pose.position.y = 0.0; // y 位置 obstacle_pose.position.z = -0.06; // z 位置 // 将障碍物的形状和姿态添加到障碍物消息中 collision_object.primitives.push_back(primitive); collision_object.primitive_poses.push_back(obstacle_pose); // 设置操作类型为添加障碍物 collision_object.operation = collision_object.ADD; // 发送障碍物消息到规划场景 moveit_msgs::PlanningScene planning_scene; planning_scene.world.collision_objects.push_back(collision_object); planning_scene.is_diff = true; planning_scene_interface.applyPlanningScene(planning_scene); // 应用障碍物到规划场景 ROS_INFO("Obstacle added"); /** //回初位置 arm.setNamedTarget("home");//设置目标 arm.move();//执行 sleep(0.5); double targetPose[7] = {-0.166690,0.00000, -0.076904,1.173601, 0.015010,1.21220,-0.260379}; std::vector<double> joint_group_positions(7); joint_group_positions[0] = targetPose[0]; joint_group_positions[1] = targetPose[1]; joint_group_positions[2] = targetPose[2]; joint_group_positions[3] = targetPose[3]; joint_group_positions[4] = targetPose[4]; joint_group_positions[5] = targetPose[5]; joint_group_positions[6] = targetPose[6]; arm.setJointValueTarget(joint_group_positions); arm.move(); sleep(0.5); */ try { listener_.waitForTransform("link_base", "camera_link", ros::Time(0), ros::Duration(50.0)); } catch (tf::TransformException &ex) { ROS_ERROR("[adventure_tf]: (wait) %s", ex.what()); ros::Duration(1.0).sleep(); } try { listener_.lookupTransform("link_base", "camera_link", ros::Time(0), camera_to_robot_); tf::Vector3 translation = camera_to_robot_.getOrigin(); objectHeight=translation.getZ(); std::cout << objectHeight << std::endl; } catch (tf::TransformException &ex) { ROS_ERROR("[adventure_tf]: (lookup) %s", ex.what()); } // 订阅相机图像 image_sub_ = it_.subscribe("/camera/color/image_raw", 1, &XArmAPItest::Cam_RGB_Callback, this); sleep(1); } /** // 封装四元数转欧拉角的函数 std::tuple<double, double, double> quaternionToEuler(const geometry_msgs::Quaternion& q) { double x = q.x; double y = q.y; double z = q.z; double w = q.w; // 计算绕 x 轴旋转的弧度(roll) double sinr_cosp = 2 * (w * x + y * z); double cosr_cosp = 1 - 2 * (x * x + y * y); double roll = std::atan2(sinr_cosp, cosr_cosp); // 计算绕 y 轴旋转的弧度(pitch) double sinp = 2 * (w * y - z * x); double pitch; if (std::abs(sinp) >= 1) pitch = std::copysign(M_PI / 2, sinp); // 使用 90 度避免数值问题 else pitch = std::asin(sinp); // 计算绕 z 轴旋转的弧度(yaw) double siny_cosp = 2 * (w * z + x * y); double cosy_cosp = 1 - 2 * (y * y + z * z); double yaw = std::atan2(siny_cosp, cosy_cosp); return std::make_tuple(roll, pitch, yaw); } */ void Grasping(double a, double b, double z, double Angle) { std::cout << "Grasping" << std::endl; // 输出提示信息 moveit::planning_interface::MoveGroupInterface arm("xarm7"); ros::AsyncSpinner spinner(1); spinner.start(); std::string end_effector_link = arm.getEndEffectorLink(); std::string reference_frame = "link_base"; arm.setPoseReferenceFrame(reference_frame); // 声明一个变量用于存储机械臂当前的位姿信息 geometry_msgs::PoseStamped homePose; // 获取机械臂末端执行器当前的位姿并赋值给 homePose 变量 homePose = arm.getCurrentPose(); sleep(1); writeSpeed(1); writeSpeed(1); writeSpeed(1); sleep(0.8); /*******************第1次抓取*********************/ /*** if(flag_start==1) { //移动到抓取方块上方 flag_start=2; //将初始位姿加入路点列表 //waypoints.push_back(target_pose); geometry_msgs::Pose target_pose; target_pose.position.x = x; target_pose.position.y = y; target_pose.position.z = 0; double roll = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch = 0; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm = static_cast<float>(target_pose.position.x * 1000); float y_mm = static_cast<float>(target_pose.position.y * 1000); float z_mm = static_cast<float>(target_pose.position.z * 1000); } */ double x = a + 0.0001-0.0041; double y = b + 0.0009+0.0082+0.001; /*******************抓取*********************/ if(flag_start>=1&&flag_start<35) { //抓取物块 geometry_msgs::Pose target_pose0; target_pose0 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; target_pose0.position.z = 0+0.14+0.013; target_pose0.position.x = x; target_pose0.position.y = y; double roll0 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch0 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw0 = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm0 = static_cast<float>(target_pose0.position.x * 1000); float y_mm0 = static_cast<float>(target_pose0.position.y * 1000); float z_mm0 = static_cast<float>(target_pose0.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao0: %f, %f, %f", x_mm0, y_mm0, z_mm0); // 定位抓取物块 geometry_msgs::Pose target_pose1; target_pose1 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; target_pose1.position.x = x; target_pose1.position.y = y; target_pose1.position.z = 0.09+0.0003+0.01246-0.01; double roll1 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch1 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw1 = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm1 = static_cast<float>(target_pose1.position.x * 1000); float y_mm1 = static_cast<float>(target_pose1.position.y * 1000); float z_mm1 = static_cast<float>(target_pose1.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao1: %f, %f, %f", x_mm1, y_mm1, z_mm1); //抓取物块 geometry_msgs::Pose target_pose2; target_pose2 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; target_pose2.position.z = 0+0.14+0.013; target_pose2.position.x = x; target_pose2.position.y = y; double roll2 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch2 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw2 = 0; // 绕 z 轴旋转的弧度 // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm2 = static_cast<float>(target_pose2.position.x * 1000); float y_mm2 = static_cast<float>(target_pose2.position.y * 1000); float z_mm2 = static_cast<float>(target_pose2.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao2: %f, %f, %f", x_mm2, y_mm2, z_mm2); geometry_msgs::Pose target_pose3; target_pose3 = arm.getCurrentPose(end_effector_link).pose; //放置物块 target_pose3.position.z= 0.14+0.013; double roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw3 = Angle*M_PI/180; // 绕 z 轴旋转的弧度 /**********************************************zi色*************************************/ if(flag_start==1){ target_pose3.position.x = 0.38578-0.023+0.002; target_pose3.position.y = 0.217467-0.052;} if(flag_start==2){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.06-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.02-0.052;} if(flag_start==3){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.08-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467-0.052;} /**********************************************橙色*************************************/ if(flag_start==4){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.01-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.052-0.055;} if(flag_start==5){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.05-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.052-0.055;} if(flag_start==6){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.09-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.052-0.055;} /*********************************************hong色 *****************************************/ if(flag_start==7){ target_pose3.position.x = 0.38578-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11-0.055+0.002;} if(flag_start==8){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.02-0.023-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11-0.055+0.002;} if(flag_start==9){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.04-0.023-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11-0.055;} /********************************************************huang色*****************************/ if(flag_start==10){ target_pose3.position.x = 0.38578-0.023+0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.18+-0.05-0.001;} if(flag_start==11){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.06-0.023-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.16-0.05;} if(flag_start==12){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.08-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.18-0.05;} if(flag_start==13){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.14-0.023-0.001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.16-0.05;} /*****************************************************hei色*********************************** */ if(flag_start==14){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.06-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.10-0.05;} if(flag_start==15){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.08-0.023; target_pose3.position.y = 0.217467+0.14-0.05-0.001;} /*****************************************************zi色*************************** */ if(flag_start==16){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.12-0.023-0.001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.08-0.0575;} /***************************************************lan色******************************* */ if(flag_start==17){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11-0.023+0.001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.12-0.05-0.001; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 + M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } if(flag_start==18){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11+0.03-0.02; target_pose3.position.y = 0.217467+0.09-0.05;} if(flag_start==19){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11+0.03+0.04-0.02-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.09-0.05+0.001;} if(flag_start==20){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.11+0.03+0.04+0.02-0.02-0.02-0.07; target_pose3.position.y = 0.217467+0.09+0.02-0.05+0.002;} /***************************************************ceng色*************************** */ if(flag_start==21){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.15-0.02-0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.13-0.045-0.002;} /*****************************************************lv色**************************************** */ if(flag_start==22){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.12-0.02-0.004; target_pose3.position.y = 0.217467+0.03-0.05;} if(flag_start==23){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.16-0.02-0.004-0.0005; target_pose3.position.y = 0.217467+0.03-0.05;} if(flag_start==24){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.20-0.02-0.004-0.0005; target_pose3.position.y = 0.217467+0.03-0.05;} if(flag_start==25){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.17-0.02-0.004-0.0001; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11+0.06-0.05-0.005; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } /***********************************************************huang色************************************** */ if(flag_start==26){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.20-0.022; target_pose3.position.y = 0.217467+0.11+0.08-0.05-0.004-0.004;} /***********************************************************hong色************************************** */ if(flag_start==27){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.17-0.021; target_pose3.position.y = 0.217467-0.05; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } if(flag_start==28){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.17-0.021; target_pose3.position.y = 0.217467+0.06-0.05; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } /***************************************************************hei色************************************* */ if(flag_start==29){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.22-0.025+0.002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.10+0.04-0.05;} if(flag_start==30){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.24-0.025; target_pose3.position.y = 0.217467+0.18-0.05;} /*************************************************ceng色*************************** */ if(flag_start==31){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.23-0.02-0.002-0.0002; target_pose3.position.y = 0.217467+0.07-0.045-0.002-0.002;} /*************************************************lan色*************************** */ if(flag_start==32){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.23-0.024; target_pose3.position.y = 0.217467+0.02-0.051-0.0001; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 + M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } /*************************************************zi色*************************** */ if(flag_start==33){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.26-0.024; target_pose3.position.y = 0.217467-0.051+0.001;} /*************************************************lv色*************************** */ if(flag_start==34){ target_pose3.position.x = 0.38578+0.25-0.024; target_pose3.position.y = 0.217467+0.10-0.051+0.001; target_pose3.position.z= 0.14+0.013+0.002; roll3 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 pitch3 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 yaw3 = Angle*M_PI/180 - M_PI/2; // 绕 z 轴旋转的弧度 } // 将目标姿态的位置坐标从米转换为毫米 float x_mm3 = static_cast<float>(target_pose3.position.x * 1000); float y_mm3 = static_cast<float>(target_pose3.position.y * 1000); float z_mm3 = static_cast<float>(target_pose3.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao3: %f, %f, %f", x_mm3, y_mm3, z_mm3); geometry_msgs::Pose target_pose4; target_pose4.position.z= 0.109+0.01236-0.0078+0.005; double roll4 = 180*M_PI/180; // 绕 x 轴旋转的弧度 double pitch4 =0*M_PI/180; // 绕 y 轴旋转的弧度 double yaw4 = yaw3; // 绕 z 轴旋转的弧度 float x_mm4 = static_cast<float>(target_pose3.position.x * 1000); float y_mm4 = static_cast<float>(target_pose3.position.y * 1000); float z_mm4 = static_cast<float>(target_pose4.position.z * 1000); ROS_INFO("zuobiao4: %f, %f, %f", x_mm4, y_mm4, z_mm4); // 调用 move_lineb_test 函数并传递坐标 ros::NodeHandle nh; ros::ServiceClient move_lineb_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::Move>("/xarm/move_lineb"); xarm_msgs::Move move_srv_; if(move_lineb_test(move_srv_, move_lineb_client_, x_mm0, y_mm0, z_mm0, roll0, pitch0, yaw0, x_mm1, y_mm1, z_mm1, roll1, pitch1, yaw1, x_mm2, y_mm2, z_mm2, roll2, pitch2, yaw2, x_mm3, y_mm3, z_mm3, roll3, pitch3, yaw3, x_mm4, y_mm4, z_mm4, roll4, pitch4, yaw4) == 1) return; control_suction_during_move(x_mm4, y_mm4, z_mm4); flag_start++; } else {ros::shutdown(); } } void Cam_RGB_Callback(const sensor_msgs::ImageConstPtr &msg)// 摄像头回调函数 { using namespace cv; image_sub_.shutdown(); // 定义一个cv_bridge指针 cv_bridge::CvImagePtr cv_ptr; try { // 将ROS图像转换为OpenCV图像 cv_ptr = cv_bridge::toCvCopy(msg, sensor_msgs::image_encodings::BGR8); } catch (cv_bridge::Exception &e) { ROS_ERROR("cv_bridge exception:%s", e.what()); } // 获取原始图像 Mat imgOriginal = cv_ptr->image; // 定义亮度增强因子 double brightness_scale = 1.8; // 应用亮度增强 Mat brightened; imgOriginal.convertTo(brightened, -1, brightness_scale); // 图像预处理:高斯模糊 Mat blurred; GaussianBlur(brightened, blurred, Size(5, 5), 0); Mat hsv; cvtColor(blurred, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV); // 将原始图像转换为HSV图像 // 分离HSV通道 std::vector<Mat> hsv_channels; split(hsv, hsv_channels); // 增强饱和度(S 通道) double saturation_scale = 1.5; // 饱和度增强因子,可以根据实际情况调整 hsv_channels[1].convertTo(hsv_channels[1], -1, saturation_scale); // 合并通道 merge(hsv_channels, hsv); Mat mask_red, mask_green,mask_blue,mask_orange,mask_brown,mask_yellow,mask_purple; // inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 130), cv::Scalar(255, 108, 226), mask_red); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 144), cv::Scalar(252, 111, 203), mask_red); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 112, 174), cv::Scalar(159, 139, 237), mask_orange);//BGR inRange(blurred, cv::Scalar(0, 0, 0), cv::Scalar(123, 112, 108), mask_brown); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 127, 97), cv::Scalar(157, 255, 136), mask_green); inRange(blurred, cv::Scalar(156, 119, 0), cv::Scalar(218, 146, 102), mask_blue); inRange(blurred, cv::Scalar(0, 142, 152), cv::Scalar(150, 255, 255), mask_yellow); inRange(hsv, cv::Scalar(99, 33, 120), cv::Scalar(134, 146, 181), mask_purple); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));// 形态学操作的内核大小 //dilate(mask_red, mask_red, kernel); //dilate(mask_green, mask_green, kernel); erode(mask_red, mask_red, kernel);//腐蚀 erode(mask_green, mask_green, kernel); erode(mask_blue, mask_blue, kernel); erode(mask_yellow, mask_yellow, kernel); erode(mask_orange, mask_orange, kernel); erode(mask_purple, mask_purple, kernel); erode(mask_brown, mask_brown, kernel); //erode(mask_purple, mask_purple, kernel); dilate(mask_orange, mask_orange, kernel); dilate(mask_brown, mask_brown, kernel); //imshow("green", mask_green);//显示原始图像 //获取储存不同颜色的灰度图 std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_red; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_red_output; cv::findContours(mask_red,contours_red, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_orange; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_orange_output; cv::findContours(mask_orange,contours_orange, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_brown; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_brown_output; cv::findContours(mask_brown,contours_brown, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_green; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_green_output; cv::findContours(mask_green,contours_green, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_blue; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_blue_output; cv::findContours(mask_blue,contours_blue, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_yellow; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_yellow_output; cv::findContours(mask_yellow,contours_yellow, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_purple; std::vector<std::vector<cv::Point>> contours_purple_output; cv::findContours(mask_purple,contours_purple, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE); //drawContours(blurred, contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 3);//轮廓 /********************************红色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_red.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_red = contours_red[i]; if (contour_red.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_red_output.push_back(contours_red[i]); } else { ROS_INFO("No red contours found."); } } /********************************橙色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_orange.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_orange = contours_orange[i]; if (contour_orange.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_orange_output.push_back(contours_orange[i]); } else { ROS_INFO("No orange contours found."); } } /********************************棕色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_brown.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_brown = contours_brown[i]; if (contour_brown.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_brown_output.push_back(contours_brown[i]); } else { ROS_INFO("No brown contours found."); } } /********************************绿色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_green.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_green = contours_green[i]; if (contour_green.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_green_output.push_back(contours_green[i]); } else { ROS_INFO("No green contours found."); } } /********************************蓝色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_blue.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_blue = contours_blue[i]; if (contour_blue.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_blue_output.push_back(contours_blue[i]); } else { ROS_INFO("No blue contours found."); } } /********************************黄色********************/ for (size_t i = 0; i < contours_yellow.size(); i++) { std::vector<cv::Point>& contour_yellow = contours_yellow[i]; if (contour_yellow.size()>200) { // 检查轮廓是否为空 contours_yellow_output.push_back(contours_yellow[i]); } else { ROS_INFO("No yellow contours found."); } } /********************************紫色********************/ // 存储每个轮廓的面积及其索引 std::vector<std::pair<double, size_t>> area_index_pairs; for (size_t i = 0; i < contours_purple.size(); ++i) { double area = cv::contourArea(contours_purple[i]); area_index_pairs.emplace_back(area, i); } // 按面积从大到小排序 std::sort(area_index_pairs.begin(), area_index_pairs.end(), [](const std::pair<double, size_t>& a, const std::pair<double, size_t>& b) { return a.first > b.first; }); // 处理面积最大的5个轮廓 size_t count = std::min<size_t>(5, area_index_pairs.size()); if (count == 0) { ROS_INFO("No contours found."); } for (size_t i = 0; i < count; ++i) { size_t index = area_index_pairs[i].second; contours_purple_output.push_back(contours_purple[index]); } //传递颜色灰度图像 Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_purple_output,0,3); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_orange_output,0,3); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_red_output,0,3); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_yellow_output,0,4); Camera_TO_Robot_Process_brown(contours_brown_output,0,2); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_purple_output,3,4); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_blue_output,0,4); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_orange_output,3,4); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_green_output,0,4); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_yellow_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_red_output,3,5); Camera_TO_Robot_Process_brown(contours_brown_output,2,4); Camera_TO_Robot_Process_RO(contours_orange_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_blue_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_YP(contours_purple_output,4,5); Camera_TO_Robot_Process_GB(contours_green_output,4,5); // imshow("imgOriginal", imgOriginal); std::cout << "success!" << std::endl; ros::shutdown(); } //红色和橙色 void Camera_TO_Robot_Process_RO(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "Red or Orange" << std::endl; cv::Point2f center; for (start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) // 检查轮廓是否为空 { // 获取最小外接圆 // float radius; // cv::minEnclosingCircle(contours[i], center, radius); // 获取最小外接矩形 cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); center = minRect.center; if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-91.0, center.y*1.275-74.5,1); std::cout << pixelPointMat << std::endl; // pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 640, 360, 1); cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; // std::cout << "相机坐标系下的三维坐标:" << std::endl; // std::cout << cameraPointMat << std::endl; obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0,0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1,0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2,0)); obj_robot_frame = camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; // ros::shutdown(); //std::cout << "11111" << std::endl; /**************** 获取矩形的角度*******************/ double angle = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; //放平角度 if (width < height) { angle += 90; } // 输出角度 // std::cout << "Contour #" << start_number << " angle: " << angle << std::endl; /**************** 获取矩形的角度*******************/ Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<100) { std::cout << "没有红橙像素坐标:" << std::endl; } } } //棕色 void Camera_TO_Robot_Process_brown(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "Brown start" << std::endl; cv::Point2f center; for (start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) // 检查轮廓是否为空 { // 获取最小外接圆 float radius; cv::minEnclosingCircle(contours[start_number], center, radius); /**************** 获取矩形的角度*******************/ // 获取最小外接矩形 cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); double angle2 = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; /**************** 获取矩形的角度*******************/ double epsilon = 0.1 * cv::arcLength(contours[start_number], true); std::cout << "1111" << std::endl; std::vector<int> lenth(8); std::vector<cv::Point2f> approx; cv::Point2f pt; cv::Point2f pt1; cv::Point2f pt0; cv::approxPolyDP(contours[start_number], approx, epsilon, true); pt0 = approx[0]; if (approx.size() == 3) { for (size_t j = 0; j < approx.size(); j++) { pt= approx[j]; pt1= approx[j+1]; lenth[j]=(pt.x-pt1.x)*(pt.x-pt1.x)+(pt.y-pt1.y)*(pt.y-pt1.y); if(j==2) { lenth[j]=(pt.x-pt0.x)*(pt.x-pt0.x)+(pt.y-pt0.y)*(pt.y-pt0.y); } } if ( lenth[0]>lenth[1]&&lenth[0]>lenth[2]) { if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 = angle2; break; case 1: angle2 -= 90; break; case 2: angle2 = angle2; break; case 3: angle2 -= 90; break; } } else if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 180; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 180; break; } } } else if ( lenth[2]>lenth[1]&&lenth[2]>lenth[0]) { if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 += 90; break; } } else if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 90; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 90; break; case 3: angle2 = angle2; break; } } } } // center = minRect.center; if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-91.5, center.y*1.275-74.5,1); //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-92, center.y*1.285-76.5,1); cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); std::cout << pixelPointMat << std::endl; // pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 640, 360, 1); cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; // std::cout << "相机坐标系下的三维坐标:" << std::endl; // std::cout << cameraPointMat << std::endl; obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0,0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1,0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2,0)); obj_robot_frame = camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; if(angle2>176) angle2=176; if(angle2<-176) angle2=-176; std::cout << " angle2 :" << angle2 << std::endl; Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle2); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<100) { std::cout << "没有棕色像素坐标:" << std::endl; }} } //紫色和黄色 void Camera_TO_Robot_Process_YP(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "Yellow or Purple start" << std::endl; double angle2=0; for (start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) // 检查轮廓是否为空 { /**************** 获取矩形的角度*******************/ cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); angle2 = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; /**************** 获取矩形的角度*******************/ cv::Point2f center; cv::Point2f center2; double epsilon = 0.04 * cv::arcLength(contours[start_number], true); // 多边形逼近 std::vector<int> lenth(6); std::vector<cv::Point2f> approx; cv::Point2f pt; cv::Point2f pt1; cv::Point2f pt0; cv::approxPolyDP(contours[start_number], approx, epsilon, true); // std::cout <<" lenth[i] "<< approx.size() << std::endl; pt0 = approx[0]; if (approx.size() == 6) { for (size_t i = 0; i < approx.size(); i++) { pt= approx[i]; pt1= approx[i+1]; lenth[i]=(pt.x-pt1.x)*(pt.x-pt1.x)+(pt.y-pt1.y)*(pt.y-pt1.y); if(i==5) lenth[i]=(pt.x-pt0.x)*(pt.x-pt0.x)+(pt.y-pt0.y)*(pt.y-pt0.y); } /********************************purple***************************************/ if ( lenth[5]>lenth[1]&&lenth[5]>lenth[0]&&lenth[5]>lenth[2]&&lenth[5]>lenth[3]&&lenth[5]>lenth[4]) { // center2 = (approx[1]+approx[2])/2; // center = (approx[5]+center2)/2; center = (approx[5]+approx[2])/2; if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 90; break; case 4: angle2 = angle2; break; }} else if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 = angle2; break; case 4: angle2 -= 90; break; }} std::cout << "555555" << std::endl; } /********************************purple***************************************/ else if ( lenth[1]>lenth[2]&&lenth[1]>lenth[0]&&lenth[1]>lenth[5]&&lenth[1]>lenth[3]&&lenth[1]>lenth[4]) { //center2 = (approx[3]+approx[4])/2; //center = (approx[1]+center2)/2; center = (approx[1]+approx[4])/2; if(width > height){ if(approx[1].y<approx[0].y&&approx[1].y<approx[2].y&&approx[1].y<approx[3].y&&approx[1].y<approx[4].y&&approx[1].y<approx[5].y){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 90; break; case 1: angle2 -= 90; break; case 2: angle2 += 90; break; case 3: angle2 -= 90; break; case 4: angle2 += 180; break; }} else{ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 90; break; case 4: angle2 = angle2; break; } } } else if(width < height) { switch (start_number) { case 0: angle2 = angle2; break; case 1: angle2 += 180; break; case 2: angle2 = angle2; break; case 3: angle2 += 180; break; case 4: angle2 += 90; break; }} std::cout << "11111111" << std::endl; } /********************************purple***************************************/ /********************************yellow***************************************/ else if ( lenth[0]>lenth[1]&&lenth[0]>lenth[2]&&lenth[0]>lenth[5]&&lenth[0]>lenth[3]&&lenth[0]>lenth[4]) { //center2 = (approx[4]+approx[5])/2; //center = (center2+approx[1])/2; center = (approx[4]+approx[1])/2; if(width < height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 = angle2; break; case 4: angle2 += 90; break; } } else{ switch (start_number) { case 0: angle2 -= 90; break; case 1: angle2 += 90; break; case 2: angle2 -= 90; break; case 3: angle2 += 90; break; case 4: angle2 += 180; break; } } std::cout << "000000" << std::endl; } /********************************yellow***************************************/ else if ( lenth[4]>lenth[1]&&lenth[4]>lenth[0]&&lenth[4]>lenth[5]&&lenth[4]>lenth[3]&&lenth[4]>lenth[2])/////yellow { //center2 = (approx[2]+approx[3])/2; // center = (center2+approx[5])/2; center = (approx[2]+approx[5])/2; if(width < height){ if(approx[5].y<approx[0].y&&approx[5].y<approx[1].y&&approx[5].y<approx[2].y&&approx[5].y<approx[3].y&&approx[5].y<approx[4].y){ switch (start_number) { case 0: angle2 = angle2; break; case 1: angle2 += 180; break; case 2: angle2 = angle2; break; case 3: angle2 += 180; break; case 4: angle2 -= 90; break; } } else { switch (start_number) { case 0: angle2 += 180; break; case 1: angle2 = angle2; break; case 2: angle2 += 180; break; case 3: angle2 = angle2; break; case 4: angle2 += 90; break; } } } else if(width > height){ switch (start_number) { case 0: angle2 += 90; break; case 1: angle2 -= 90; break; case 2: angle2 += 90; break; case 3: angle2 -= 90; break; case 4: angle2 = angle2; break; } } std::cout << "444444" << std::endl; } /********************************yellow***************************************/ } if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { //cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x*1.2-92, center.y*1.285-76.5,1); cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); // std::cout << pixelPointMat << std::endl; // pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << 640, 360, 1); cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; // std::cout << "相机坐标系下的三维坐标:" << std::endl; // std::cout << cameraPointMat << std::endl; obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0,0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1,0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2,0)); obj_robot_frame = camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; std::cout<< " X :" << obj_robot_frame.getX() << std::endl; std::cout<< " Y :" << obj_robot_frame.getY() << std::endl; std::cout<< " Z :" << obj_robot_frame.getZ() << std::endl; if(angle2>176) angle2=176; if(angle2<-176) angle2=-176; std::cout << " angle2 :" << angle2 << std::endl; Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle2); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<280) { std::cout << "没有黄紫像素坐标:" << std::endl; }} } //绿色和蓝色 void Camera_TO_Robot_Process_GB(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours, int start_number, int end_number) { std::cout << "green or blue" << std::endl; // 输出提示信息 cv::Point2f center; for(start_number; start_number < end_number; start_number++) { const std::vector<cv::Point>& contour = contours[start_number]; if (contour.size()>300) { // 检查轮廓是否为空 // 获取最小外接矩形 cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[start_number]); center = minRect.center; double angleInRadians = minRect.angle * M_PI / 180.0; if(center.y<60) { center.y=60; } if(center.x<82) { center.x=82; } if(center.y>=60&¢er.x>=82) { cv::Mat pixelPointMat = (cv::Mat_<double>(3, 1) << center.x, center.y,1); std::cout << pixelPointMat << std::endl; cameraPointMat = objectHeight * K.inv() * pixelPointMat; //平面下的坐标转为相机三维坐标 //相机坐标转为基座标 obj_camera_frame1.setX(cameraPointMat.at<double>(0, 0)); obj_camera_frame1.setY(cameraPointMat.at<double>(1, 0)); obj_camera_frame1.setZ(cameraPointMat.at<double>(2, 0)); obj_robot_frame= camera_to_robot_ * obj_camera_frame1; std::cout << "坐标为: " << obj_robot_frame << std::endl; /**************** 获取矩形的角度*******************/ double angle = minRect.angle; cv::Size2f size = minRect.size; double width = size.width; double height = size.height; //放平角度 if (width > height) { angle += 90; } Grasping(obj_robot_frame.getX(),obj_robot_frame.getY(),obj_robot_frame.getZ(),angle); } } else if(contour.size()>0&&contour.size()<100) { std::cout << "没有蓝绿像素坐标:" << std::endl; } } } }; /**********调用服务运行机械臂*********************/ int move_lineb_test(xarm_msgs::Move srv, ros::ServiceClient client, float x_mm0, float y_mm0, float z_mm0, double roll0, double pitch0, double yaw0, float x_mm1, float y_mm1, float z_mm1, double roll1, double pitch1, double yaw1, float x_mm2, float y_mm2, float z_mm2, double roll2, double pitch2, double yaw2, float x_mm3, float y_mm3, float z_mm3, double roll3, double pitch3, double yaw3, float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4, double roll4, double pitch4, double yaw4) { // 设置机械臂的运动速度 srv.request.mvvelo = 160; // 设置机械臂的运动加速度 srv.request.mvacc = 1000; // 设置机械臂的运动时间 srv.request.mvtime = 0; // 设置机械臂运动路径的圆角半径 srv.request.mvradii = 20; ROS_INFO("ZUOBIAOR: %f, %f,%f", x_mm1, y_mm1, z_mm1); std::vector<float> pose[5] = { {x_mm0, y_mm0, z_mm0, static_cast<float>(roll0), static_cast<float>(pitch0), static_cast<float>(yaw0)}, {x_mm1, y_mm1, z_mm1, static_cast<float>(roll1), static_cast<float>(pitch1), static_cast<float>(yaw1)}, {x_mm2, y_mm2, z_mm2, static_cast<float>(roll2), static_cast<float>(pitch2), static_cast<float>(yaw2)}, {x_mm3, y_mm3, z_mm3, static_cast<float>(roll3), static_cast<float>(pitch3), static_cast<float>(yaw3)}, {x_mm4, y_mm4, z_mm4, static_cast<float>(roll4), static_cast<float>(pitch4), static_cast<float>(yaw4)} }; for(int i = 0; i < 5; i++) { srv.request.pose = pose[i]; if(client.call(srv)) { ROS_INFO("%s\n", srv.response.message.c_str()); std::cout << "success111" << std::endl; } else { ROS_ERROR("Failed to call service move_lineb"); } } return 0; } bool is_at_pose(const geometry_msgs::Pose& current_pose, const geometry_msgs::Pose& target_pose, double tolerance = 0.005) { return std::abs(current_pose.position.x - target_pose.position.x) < tolerance && std::abs(current_pose.position.y - target_pose.position.y) < tolerance && std::abs(current_pose.position.z - target_pose.position.z) < tolerance; } //阻塞服务,检测是否到达目标位置 void control_suction_during_move(float x_mm4, float y_mm4, float z_mm4) { // 定义目标位 moveit::planning_interface::MoveGroupInterface arm("xarm7"); ros::AsyncSpinner spinner(1); spinner.start(); geometry_msgs::Pose target_pose4; target_pose4.position.x = x_mm4 / 1000.0; target_pose4.position.y = y_mm4 / 1000.0; target_pose4.position.z = (z_mm4-76.7398-13.9+8.5) / 1000.0; bool suction_off_triggered = false; // 循环检查当前位姿 ros::Rate rate(10); // 10 Hz 检查频率 while (ros::ok()) { geometry_msgs::Pose current_pose = arm.getCurrentPose().pose; // ROS_INFO("ZUOBIAO_SHISHI: %f, %f, %f", current_pose.position.x, current_pose.position.y, current_pose.position.z); // 检查是否到达关闭吸盘的位置 if (!suction_off_triggered && is_at_pose(current_pose, target_pose4)) { ROS_INFO("Reached suction off position, trying to turn off suction."); sleep(0.8); writeSpeed(0); writeSpeed(0); writeSpeed(0); sleep(0.5); ROS_INFO("Suction off commands sent."); suction_off_triggered = true; } // 如果两个条件都满足,退出循环 if (suction_off_triggered) { break; } rate.sleep(); } } int main(int argc, char** argv) { // 初始化ROS节点 ros::init(argc, argv, "xarm_api"); ros::NodeHandle nh; XArmAPItest ic; nh.setParam("/xarm/wait_for_finish", true); ros::Publisher sleep_pub_ = nh.advertise<std_msgs::Float32>("/xarm/sleep_sec", 1); ros::ServiceClient motion_ctrl_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::SetAxis>("/xarm/motion_ctrl"); ros::ServiceClient set_mode_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::SetInt16>("/xarm/set_mode"); ros::ServiceClient set_state_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::SetInt16>("/xarm/set_state"); ros::ServiceClient move_lineb_client_ = nh.serviceClient<xarm_msgs::Move>("/xarm/move_lineb"); xarm_msgs::SetAxis set_axis_srv_; xarm_msgs::SetInt16 set_int16_srv_; xarm_msgs::Move move_srv_; float x_mm0, y_mm0, z_mm0; double roll0, pitch0, yaw0; float x_mm1, y_mm1, z_mm1; double roll1, pitch1, yaw1; float x_mm2, y_mm2, z_mm2; double roll2, pitch2, yaw2; float x_mm3, y_mm3, z_mm3; double roll3, pitch3, yaw3; float x_mm4, y_mm4, z_mm4; double roll4, pitch4, yaw4; set_axis_srv_.request.id = 8; set_axis_srv_.request.data = 1; if(motion_ctrl_client_.call(set_axis_srv_)) { ROS_INFO("%s\n", set_axis_srv_.response.message.c_str()); } else { ROS_ERROR("Failed to call service motion_ctrl"); return 1; } set_int16_srv_.request.data = 0; if(set_mode_client_.call(set_int16_srv_)) { ROS_INFO("%s\n", set_int16_srv_.response.message.c_str()); } else { ROS_ERROR("Failed to call service set_mode"); return 1; } set_int16_srv_.request.data = 0; if(set_state_client_.call(set_int16_srv_)) { ROS_INFO("%s\n", set_int16_srv_.response.message.c_str()); } else { ROS_ERROR("Failed to call service set_state"); return 1; } nh.setParam("/xarm/wait_for_finish", false); std_msgs::Float32 sleep_msg; sleep_msg.data = 1.0; sleep_pub_.publish(sleep_msg); if(move_lineb_test(move_srv_, move_lineb_client_, x_mm0, y_mm0, z_mm0, roll0, pitch0, yaw0, x_mm1, y_mm1, z_mm1, roll1, pitch1, yaw1, x_mm2, y_mm2, z_mm2, roll2, pitch2, yaw2, x_mm3, y_mm3, z_mm3, roll3, pitch3, yaw3, x_mm4, y_mm4, z_mm4, roll4, pitch4, yaw4) == 1) return 1; // 调用 control_suction_during_move 函数 control_suction_during_move(x_mm4, y_mm4, z_mm4); sleep(0.8); nh.setParam("/xarm/wait_for_finish", true); while(ros::ok()) { ros::spinOnce(); } return 0; }解释一下

#include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #include <cmath> #include <string> #include "stb_image_write.h" // 需要stb_image_write.h struct Point3D { float x, y, z; }; struct Triangle { Point3D v1, v2, v3; }; // 读取二进制STL文件 std::vector<Triangle> readSTL(const std::string& filename) { std::ifstream file(filename, std::ios::binary); std::vector<Triangle> triangles; if (!file) { std::cerr << "Error opening file" << std::endl; return triangles; } char header[80]; file.read(header, 80); uint32_t triCount; file.read(reinterpret_cast<char*>(&triCount), sizeof(uint32_t)); for (uint32_t i = 0; i < triCount; ++i) { Triangle tri; file.ignore(12 * 4); // 跳过法线和属性 file.read(reinterpret_cast<char*>(&tri.v1), sizeof(Point3D)); file.read(reinterpret_cast<char*>(&tri.v2), sizeof(Point3D)); file.read(reinterpret_cast<char*>(&tri.v3), sizeof(Point3D)); triangles.push_back(tri); } return triangles; } // 正交投影函数 void orthoProject(const Triangle& tri, std::vector<uint8_t>& image, int width, int height, float scale, int axis) { auto project = [&](const Point3D& p) -> std::pair<int, int> { switch (axis) { case 0: return { (p.y * scale) + width / 2, (p.z * scale) + height / 2 }; // 前视图 case 1: return { (-p.y * scale) + width / 2, (p.z * scale) + height / 2 }; // 后视图 case 2: return { (p.x * scale) + width / 2, (p.z * scale) + height / 2 }; // 左视图 case 3: return { (-p.x * scale) + width / 2, (p.z * scale) + height / 2 }; // 右视图 case 4: return { (p.x * scale) + width / 2, (p.y * scale) + height / 2 }; // 顶视图 case 5: return { (p.x * scale) + width / 2, (-p.y * scale) + height / 2 }; // 底视图 default: return { 0,0 }; } }; // 绘制三角形的边(简化版线段绘制) auto drawLine = [&](int x0, int y0, int x1, int y1) { // 此处应实现Bresenham算法(代码略) }; auto[x1, y1] = project(tri.v1); auto[x2, y2] = project(tri.v2); auto[x3, y3] = project(tri.v3); // 调用drawLine绘制三角形三条边 // ... } int main() { const int W = 1024, H = 768; std::vector<uint8_t> image(W*H * 3, 255); // 白色背景 auto triangles = readSTL("model.stl"); float scale = 100.0f; // 缩放比例 // 生成6个视图 for (int view = 0; view < 6; ++view) { for (const auto& tri : triangles) { orthoProject(tri, image, W, H, scale, view); } stbi_write_jpg(("view_" + std::to_string(view) + ".jpg").c_str(), W, H, 3, image.data(), 90); } return 0; } 报未定义标识符x1,y1...

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ktorrent 2.2.4版本Linux客户端发布

标题:“ktorrent”指的是一个流行的BitTorrent客户端软件,通常运行在类Unix操作系统上,特别是在Linux系统中。BitTorrent是一种点对点(P2P)文件共享协议,它允许用户之间共享文件,并且使用一种高效的“分片”下载技术,这意味着用户可以从许多其他用户那里同时下载文件的不同部分,从而加快下载速度并减少对单一源服务器的压力。 描述:提供的描述部分仅包含了重复的文件名“ktorrent-2.2.4.tar.gz”,这实际上表明了该信息是关于特定版本的ktorrent软件包,即版本2.2.4。它以.tar.gz格式提供,这是一种常见的压缩包格式,通常用于Unix-like系统中。在Linux环境下,tar是一个用于打包文件的工具,而.gz后缀表示文件已经被gzip压缩。用户需要先解压缩.tar.gz文件,然后才能安装软件。 标签:“ktorrent,linux”指的是该软件包是专为Linux操作系统设计的。标签还提示用户ktorrent可以在Linux环境下运行。 压缩包子文件的文件名称列表:这里提供了一个文件名“ktorrent-2.2.4”,该文件可能是从互联网上下载的,用于安装ktorrent版本2.2.4。 关于ktorrent软件的详细知识点: 1. 客户端功能:ktorrent提供了BitTorrent协议的完整实现,用户可以通过该客户端来下载和上传文件。它支持创建和管理种子文件(.torrent),并可以从其他用户那里下载大型文件。 2. 兼容性:ktorrent设计上与KDE桌面环境高度兼容,因为它是用C++和Qt框架编写的,但它也能在非KDE的其他Linux桌面环境中运行。 3. 功能特点:ktorrent提供了多样的配置选项,比如设置上传下载速度限制、选择存储下载文件的目录、设置连接数限制、自动下载种子包内的多个文件等。 4. 用户界面:ktorrent拥有一个直观的图形用户界面(GUI),使得用户可以轻松地管理下载任务,包括启动、停止、暂停以及查看各种统计数据,如下载速度、上传速度、完成百分比等。 5. 插件系统:ktorrent支持插件系统,因此用户可以扩展其功能,比如添加RSS订阅支持、自动下载和种子管理等。 6. 多平台支持:虽然ktorrent是为Linux系统设计的,但有一些类似功能的软件可以在不同的操作系统上运行,比如Windows和macOS。 7. 社区支持:ktorrent拥有活跃的社区,经常更新和改进软件。社区提供的支持包括论坛、文档以及bug跟踪。 安装和配置ktorrent的步骤大致如下: - 首先,用户需要下载相应的.tar.gz压缩包文件。 - 然后,使用终端命令解压该文件。通常使用命令“tar xzvf ktorrent-2.2.4.tar.gz”。 - 解压后,用户进入解压得到的目录并可能需要运行“qmake”来生成Makefile文件。 - 接着,使用“make”命令进行编译。 - 最后,通过“make install”命令安装软件。某些情况下可能需要管理员权限。 在编译过程中,用户可以根据自己的需求配置编译选项,比如选择安装路径、包含特定功能等。在Linux系统中,安装和配置过程可能会因发行版而异,有些发行版可能通过其包管理器直接提供对ktorrent的安装支持。
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【空间分布规律】:甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论,并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析,本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律,并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外,本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响,包括不同区域土壤改良和作物种植案例,以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后,提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略,包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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数字温度计供电

<think>好的,我现在需要帮助用户了解数字温度计的供电方式或电源适配设计方案。首先,用户提到的参考引用中有提到使用5V电源,比如计算机的USB接口。所以这可能是一个常见的供电方式。 我需要先回顾用户提供的引用内容。引用[1]中提到使用AT89C51单片机和DS18B20温度传感器,并且提到电源电压在5~5.5V之间,可以使用计算机USB口的5V电源[^2]。这说明USB供电是一个可行的方案,而且设计时需要考虑电压的稳定性。 接下来,供电设计需要考虑几个方面:电源类型、电压稳定性、功耗优化和备用电源。用户可能想知道不同的供电方式,比如电池供电、USB供电或者外部适配器,以及它们各自的优缺
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Java EE 5.03 SDK官方帮助文档

根据给定的文件信息,我们可以推断出相关的知识点主要与Java EE SDK(Java Platform, Enterprise Edition Software Development Kit)版本5.03相关,特别是其帮助文档和Java文档(Javadocs)部分。 首先,Java EE(Java Platform, Enterprise Edition)是Java技术的官方企业计算版。Java EE提供了一个平台,用于开发和运行大型、多层、可伸缩、可靠和安全的网络应用程序。Java EE 5.03版本是Java EE的早期版本之一,它在Java SE(Standard Edition)的基础上添加了企业级服务。 ### 标题知识点:java_ee_sdk-5_03帮助文档 1. **Java EE SDK的构成和作用** - Java EE SDK是包含了一整套用于Java EE开发的工具、API和运行时环境的软件包。 - SDK中包括了编译器、调试器、部署工具等,使得开发者能够创建符合Java EE标准的应用程序。 2. **5.03版本的特性** - 了解Java EE 5.03版本中新增的功能和改进,例如注解的广泛使用、简化开发模式等。 - 掌握该版本中支持的企业级技术,比如Servlet、JavaServer Pages (JSP)、Java Persistence API (JPA)、Enterprise JavaBeans (EJB)等。 3. **帮助文档的作用** - 帮助文档是开发者学习和参考的资源,通常会详细说明如何安装SDK、如何配置开发环境以及各个组件的使用方法。 - 文档中可能还会包含示例代码、API参考和最佳实践,对新手和资深开发者都具有重要价值。 ### 描述知识点:java_ee_sdk-5_03-javadocs 1. **Javadocs的含义** - Javadoc是一个文档生成器,它能够从Java源代码中提取注释,并基于这些注释生成一套HTML格式的API文档。 - Javadocs为Java EE SDK中的每个类、接口、方法和字段提供详细的说明,方便开发者理解每个组件的用途和用法。 2. **使用Javadocs的重要性** - 对于Java EE开发者来说,阅读和理解Javadocs是必须的技能之一。 - Javadocs能够帮助开发者避免在编程时错误地使用API,同时也能更加高效地利用Java EE提供的各项服务。 3. **如何阅读和利用Javadocs** - 学习如何使用Javadocs标签来标记源代码,例如`@author`、`@param`、`@return`、`@throws`等,从而生成结构化和标准化的文档。 - 理解Javadocs生成的HTML文档结构,特别是类和接口的概览页,方法的详细页等,并学会如何通过这些页面快速找到所需信息。 ### 标签知识点:java_ee_sdk 1. **Java EE SDK的版本标识** - 标签中的“java_ee_sdk”表明了文档是与Java EE SDK相关的内容。 - 通常这种标签会用于区分不同版本的SDK文档,便于开发者快速定位到对应的版本信息。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点:docs 1. **文档目录结构** - 从“docs”可以推断出这是SDK中存放帮助文档和Javadocs的目录。 - 目录结构可能包括了不同版本的文档、各种语言版本的文档、不同API模块的文档等。 2. **如何使用文档目录** - 掌握如何根据目录结构快速找到特定的API或组件的Javadoc。 - 学习如何浏览目录以获取完整的开发文档,包括安装指南、编程指南、示例代码和FAQ等。 3. **文件的管理与组织** - 理解文档文件是如何被压缩和打包的,例如是否使用ZIP格式进行压缩。 - 学习如何解压缩文档文件,以便在本地开发环境中使用。 综上所述,Java EE SDK-5.03的文档资料对Java EE开发者来说是不可或缺的参考资料,其中包含了丰富的API信息和开发指导,能够帮助开发者掌握Java EE的应用开发和管理。开发者应充分利用这些文档资源来提高开发效率和代码质量,确保开发的Java EE应用程序能够稳定地运行在企业环境中。
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【制图技术】:甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况,接着介绍了TIF图件的基础知识,包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后,文中构建了成图策略的理论框架,分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程,并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分,详细阐述了制图软
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instantngp复现

<think>好的,我现在需要处理用户关于如何复现Instant-NGP项目的请求。首先,用户提供了几个引用链接,我需要仔细查看这些引用的内容,确保回答准确。 根据引用[1],用户提到复现Instant-NGP的过程,并提到了可能的优化和与其他项目如npg-pl、nerfStudio的比较。引用[2]和[3]具体提到了在Windows环境下复现的步骤,特别是修改colmap2nerf.py路径和使用RTX 3000/4000显卡的注意事项。引用[4]则指向了官方的GitHub仓库,可能需要参考官方文档。 接下来,我需要整理复现的主要步骤。首先,环境配置是关键,尤其是CUDA和PyTorch