std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>> observations;

时间: 2024-04-27 18:21:32 浏览: 125
这是一个使用 Eigen 库中自定义内存分配器 `Eigen::aligned_allocator` 的 `std::vector` 容器。该容器存储了类型为 `Vector2<Scalar>` 的对象,它们使用了 `Eigen::aligned_allocator` 进行内存分配。 由于 `Eigen::aligned_allocator` 是一个对齐内存分配器,因此分配的内存按照特定的对齐方式进行对齐,从而提高内存访问效率。这对于需要频繁进行数学运算的应用程序来说是非常有用的。 通过将 `Eigen::aligned_allocator` 传递给 `std::vector`,可以确保该容器中的所有元素都使用了自定义的内存分配器,从而进一步提高代码的性能。
相关问题

template<typename Scalar> struct featureTrack { size_t feature_id{}; std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>> observations; std::vector<size_t> cam_state_indices; // state_ids of cam states corresponding to observations bool initialized = false; Vector3<Scalar> p_f_G; };

这是一个模板类结构体 `featureTrack`,用于表示计算机视觉中的特征点轨迹。该结构体包含了五个成员变量: - `feature_id`: 特征点的 ID。 - `observations`: 特征点在不同相机状态下的观测,类型为 `std::vector<Vector2<Scalar>, Eigen::aligned_allocator<Vector2<Scalar>>>`,其中 `Scalar` 是一个可替换的类型参数,用于指定向量的元素类型。 - `cam_state_indices`: 特征点在 `observations` 中对应的相机状态的 ID,类型为 `std::vector<size_t>`。 - `initialized`: 特征点轨迹是否已经初始化,类型为 `bool`。 - `p_f_G`: 特征点在世界坐标系下的位置,类型为 `Vector3<Scalar>`。 该结构体使用了 `Eigen::aligned_allocator` 进行内存分配,从而提高程序的性能,特别是对于需要频繁进行数学运算的应用程序。它提供了一种方便的方式来存储特征点的观测以及特征点在世界坐标系下的位置,并且可以方便地与相应的相机状态进行关联。

[Error] conversion from 'std::vector<int>::const_iterator {aka __gnu_cxx::__normal_iterator<const int*, std::vector<int> >}' to non-scalar type 'std::vector<int>::iterator {aka __gnu_cxx::__normal_iterator<int*, std::vector<int> >}' requested

这个错误通常是因为你试图将一个 `const` 迭代器(`const_iterator`)转换为非 `const` 迭代器(`iterator`)。在 C++ 中,`const` 迭代器不能用于修改其指向的元素,而非 `const` 迭代器可以进行修改。因此,编译器会阻止这种转换,以避免不合法的修改。 解决这个问题的方法取决于你的具体情况。如果你确实需要修改迭代器指向的元素,那么你需要使用非 `const` 迭代器。如果你不需要修改元素,那么将迭代器声明为 `const_iterator` 就可以了。 以下是一个示例代码,演示了如何使用 `const_iterator` 和 `iterator`: ```cpp #include <iostream> #include <vector> int main() { std::vector<int> v {1, 2, 3, 4, 5}; // 使用 const_iterator 遍历 vector for (std::vector<int>::const_iterator it = v.begin(); it != v.end(); ++it) { std::cout << *it << " "; } std::cout << std::endl; // 使用 iterator 修改 vector 中的元素 for (std::vector<int>::iterator it = v.begin(); it != v.end(); ++it) { *it = *it * 2; } // 再次使用 const_iterator 遍历 vector for (std::vector<int>::const_iterator it = v.begin(); it != v.end(); ++it) { std::cout << *it << " "; } std::cout << std::endl; return 0; } ``` 输出结果为: ``` 1 2 3 4 5 2 4 6 8 10 ```
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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> int main() { // 使用视频路径 const char* videoPath = "/home/shiyuyang/下载/699pic_03mcyp_spxy.mp4"; // 打印开始信息 std::cout << "开始读取视频:" << videoPath << std::endl; // 尝试打开视频 cv::VideoCapture cap(videoPath); // 检查是否成功打开 if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "无法打开视频\n"; std::cerr << "请检查:\n"; std::cerr << "1. 文件路径是否正确:" << videoPath << "\n"; std::cerr << "2. 文件是否存在\n"; std::cerr << "3. 是否有正确的访问权限\n"; std::cerr << "4. OpenCV是否支持该视频格式\n"; return -1; } // 读取视频属性 double fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS); int width = (int)cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int height = (int)cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); int totalFrames = (int)cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT); // 打印视频信息 std::cout << "成功打开视频!" << std::endl; std::cout << "视频信息:" << std::endl; std::cout << "- 文件路径:" << videoPath << std::endl; std::cout << "- 帧率:" << fps << " FPS" << std::endl; std::cout << "- 分辨率:" << width << "x" << height << std::endl; std::cout << "- 总帧数:" << totalFrames << std::endl; std::cout << "- 预计播放时长:" << (totalFrames / fps) << " 秒" << std::endl; // 创建窗口 cv::namedWindow("Video Playback", cv::WINDOW_NORMAL); cv::namedWindow("ORB Features", cv::WINDOW_NORMAL); cv::namedWindow("Optical Flow", cv::WINDOW_NORMAL); // 在这里添加窗口位置和大小设置 cv::moveWindow("Video Playback", 50, 50); cv::moveWindow("ORB Features", 400, 50); cv::moveWindow("Optical Flow", 750, 50); // 设置窗口大小 cv::resizeWindow("Video Playback", 320, 240); cv::resizeWindow("ORB Features", 320, 240); cv::resizeWindow("Optical Flow", 320, 240); // 创建ORB特征检测器 cv::Ptr<cv::ORB> detector = cv::ORB::create(500); // 最多检测500个特征点 // 光流参数设置 cv::Mat prevGray; std::vector<cv::KeyPoint> prevKeypoints; std::vector<cv::Point2f> prevPoints;

#include <uf_defs.h> #include <NXOpen/NXException.hxx> #include <NXOpen/Session.hxx> #include <NXOpen/BasePart.hxx> #include <NXOpen/DisplayableObject.hxx> #include <NXOpen/Expression.hxx> #include <NXOpen/ExpressionCollection.hxx> #include <NXOpen/MeasureManager.hxx> #include <NXOpen/Part.hxx> #include <NXOpen/PartCollection.hxx> #include <NXOpen/Point.hxx> #include <NXOpen/PointCollection.hxx> #include <NXOpen/Scalar.hxx> #include <NXOpen/ScalarCollection.hxx> #include <NXOpen/Session.hxx> #include <NXOpen/Sketch.hxx> #include <NXOpen/SmartObject.hxx> #include <NXOpen/Unit.hxx> #include <NXOpen/UnitCollection.hxx> #include "NXopenHxx.h" // We are currently testing removal of using namespace NXOpen. // Uncomment the below line if your journal does not compile. // using namespace NXOpen; #include "PK/parasolid_debug.h" #include "PK/parasolid_ifails.h" #include "PK/parasolid_kernel.h" #include "PK/parasolid_tokens.h" #include "PK/parasolid_typedefs.h" #pragma comment(lib,"PK/pskernel.lib") using namespace NXOpen; using namespace NXOpen::BlockStyler; // 尺寸标注数据结构(扩展包围框信息) struct DiamDimData { tag_t diamTag; Point2d position; // 标注中心 Point2d halfSize; // 包围盒半尺寸 Point2d lineStart; // 尺寸线起点 Point2d lineEnd; // 尺寸线终点 }; using GridKey = std::tuple<int, int>; struct GridHash { size_t operator()(const GridKey& k) const { auto hash_int = std::hash<int>(); size_t h1 = hash_int(std::get<0>(k)); size_t h2 = hash_int(std::get<1>(k)); return h1 ^ (h2 << 16) ^ (h2 >> 16); } }; class aTest { public: std::vector<DiamDimData> g_Dimensions; void aTest::creatDarwPoint(double point[2]); bool askCylEdges(tag_t faceListTag, double dimOrigin[3], tag_t cylEdgesTag); std::vector<tag_t> askCylEdges1(tag_t bodyTag, std::map<tag_t, Point3d>& mapDimPoint); NXObject* CreateBaseView(Point3d TopDwgPoint, double iScale, Direction* iDirection1, Direction* iDirection2); void pkFindBox(tag_t object_tag); void askBoxDist(std::vector<TaggedObject*> objs, bool isUsedCsys, double minCon[3], double maxCon[3], double zCenter[3], double dist[3]); bool createBlock_pk(double org[3], double dir[3][3], double dis[3], tag_t& body_tag); void createBox(std::vector<TaggedObject*> objs, double offset, bool isUsedCsys); double getMinDistInterop(tag_t obj1, tag_t obj2); void askDarwMinMaxPoint(tag_t bodySolid, tag_t point[5]); tag_t createHorizontalDim(tag_t dimPoint1, tag_t dimPoint2, tag_t draw_view_tag, double dimension3dOrigin[3]); tag_t createRadiusDim(tag_t dimCylDim1, tag_t drawViewTag, double ptStatus[2]); tag_t createDiameterDim(tag_t dimCylDim1, tag_t drawViewTag, double ptStatus[2]); tag_t createVerticalDim(tag_t dimPoint1, tag_t dimpoint2, tag_t drawViewTag, double dim3DOrigin[3]); vector<tag_t> GetInstanceBodies(tag_t compTag); double distanceToLineSegment(const Point2d& p, const Point2d& a, const Point2d& b); bool checkLineOverlap(const DiamDimData& dim, double minGap); void adjustOffDimensionLine(DiamDimData& dim, double minGap); void buildSpatialGrid(const std::vector<DiamDimData>& dimensions, std::unordered_map<GridKey, std::vector<size_t>, GridHash>& gridMap, double cellSize); bool checkOverlap(const DiamDimData& a, const DiamDimData& b, double minGap); //void buildSpatialGrid(const std::vector<DiamDimData>& dimensions, std::unordered_map<GridKey, std::vector<size_t>, GridHash>& gridMap, double cellSize); void adjustDimensionPositions(std::vector<DiamDimData>& dimensions, double minGap, int maxIterations); void removeDiamDim(tag_t cylDiamTag, Point2d reMovePoint); tag_t createDim(tag_t darwView, tag_t cylFaceTag, double dimOrigin[2]); }; 以上怎么安全的在其他cpp中调用

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { // 视频路径 const char* videoPath = "/home/shiyuyang/下载/699pic_03mcyp_spxy.mp4"; std::cout << "开始读取视频: " << videoPath << std::endl; // 打开视频 cv::VideoCapture cap(videoPath); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "无法打开视频" << std::endl; return -1; } // 创建ORB特征检测器 cv::Ptr<cv::ORB> detector = cv::ORB::create(500); // 读取第一帧 cv::Mat frame1; cap >> frame1; if (frame1.empty()) { std::cerr << "无法读取第一帧" << std::endl; return -1; } // 转换为灰度图 cv::Mat gray1; cv::cvtColor(frame1, gray1, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 检测第一帧的特征点 std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1; detector->detect(gray1, keypoints1); std::cout << "第一帧检测到 " << keypoints1.size() << " 个特征点" << std::endl; // 绘制第一帧特征点 cv::Mat frame1WithKeypoints; cv::drawKeypoints(frame1, keypoints1, frame1WithKeypoints, cv::Scalar(0, 255, 0), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); // 保存第一帧特征点图像 std::string frame1Path = "/home/shiyuyang/桌面/frame1_features.jpg"; if (!cv::imwrite(frame1Path, frame1WithKeypoints)) { std::cerr << "保存 " << frame1Path << " 失败!" << std::endl; } else { std::cout << "已保存第一帧特征点图像到 " << frame1Path << std::endl; } // 将特征点转换为点坐标,用于光流计算 std::vector<cv::Point2f> points1; cv::KeyPoint::convert(keypoints1, points1); // 读取第二帧 cv::Mat frame2; cap >> frame2; if (frame2.empty()) { std::cerr << "无法读取第二帧" << std::endl; return -1; } // 转换为灰度图 cv::Mat gray2; cv::cvtColor(frame2, gray2, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 计算光流 std::vector<cv::Point2f> points2; std::vector<uchar> status; std::vector<float> err; cv::calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, points1, points2, status, err); // 创建光流可视化图像 cv::Mat flowImage = frame2.clone(); int validPoints = 0;

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<think>我们正在配置Redis集群模式。根据引用内容,配置Redis集群需要以下步骤: 1. **修改配置文件**:在每个Redis节点的配置文件中启用集群模式,并设置相关参数。 - `cluster-enabled yes`:启用集群模式。 - `cluster-config-file nodes-xxxx.conf`:指定集群配置文件(xxxx通常用端口号区分)。 - `cluster-node-timeout 15000`:设置集群节点超时时间(毫秒)。 - `appendonly yes`:启用AOF持久化(可选,但推荐)。 例如,对于端口637
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J2ME手机游戏实例教程手册源码解析

标题“j2me手机实例教程”指的是使用Java 2 Micro Edition(J2ME)技术为手机平台开发实例教程的内容。J2ME是一个为嵌入式设备设计的Java平台,曾经广泛应用于功能手机(非智能手机)的应用开发,包括小游戏、个人信息管理工具等。 描述中提到的“通过每一章节的实例进行学习”,说明这个教程可能采用了分章节讲解的方式,每章通过具体的实例来帮助学习者理解并掌握J2ME编程。这种方式可以使得初学者从简单到复杂逐步学习J2ME技术,例如从编写基础的Hello World程序到构建完整的手机小游戏。 标签“j2me实例”和“实例”指出了这个教程的重点在于实例教学。通过这些实例,学习者可以更容易地理解J2ME应用程序的架构、生命周期、用户界面设计以及与设备硬件的交互方式。 压缩包子文件的文件名称“java手机游戏实例手册源码”揭示了教程内容可能涉及的另一个重要方面——游戏开发。J2ME因其在早期手机游戏开发中的流行而备受关注。提供源码意味着教程可能包括了完整的代码示例,使得学习者可以直接看到每行代码的作用,并且可以实际运行、修改和扩展这些代码,以加深理解。 J2ME的核心组件包括配置(Configurations)、简表(Profiles)和可选包(Optional Packages)。其中,配置定义了JVM的最小功能集合,简表定义了API集合,可选包则扩展了简表以提供额外的功能。例如,MIDP(Mobile Information Device Profile)就是J2ME平台上针对手机应用的简表之一。学习J2ME通常需要熟悉这些组件,以及它们是如何协同工作的。 J2ME应用程序的开发过程涉及多个阶段,包括设计、编码、编译、部署和测试。使用Java编写代码后,需要通过J2ME SDK进行编译。然后,生成的KJAVA(*.jad和*.jar)文件会被部署到手机上进行测试。这一过程对于初学者来说可能具有一定的挑战性,但通过实例教程可以逐步掌握。 实例教程还可能涵盖以下方面的知识点: - J2ME的开发环境配置,包括IDE的设置和J2ME模拟器的配置。 - MIDlet生命周期管理,包括MIDlet的启动、暂停和恢复。 - 用户界面设计,涉及J2ME中LCDUI(Low-Level UI)的应用,包括显示屏幕、列表、文本框和按钮等组件的使用。 - 数据存储,包括Record Management System(RMS)的使用,实现本地数据持久化。 - 网络连接,学习如何使用J2ME中的网络API进行手机与服务器的通信。 - 音频和图形处理,探索如何在J2ME中处理简单的音效和图形。 针对游戏开发,教程可能会包含: - 游戏循环的概念和实现。 - 简单的碰撞检测算法。 - 游戏资源的管理,例如精灵(Sprite)和图像的使用。 - 动画的实现,包括帧动画和补间动画。 - 高级游戏功能,如得分记录、游戏级别和音效。 由于压缩文件名为“java手机游戏实例手册源码”,学习者可以期待在教程中获得各种手机游戏的源代码,如贪吃蛇、打砖块、俄罗斯方块等。这可以帮助初学者快速掌握如何使用J2ME开发经典手机游戏,包括游戏逻辑、用户交互和性能优化等方面的知识。 总的来说,这个“j2me手机实例教程”适合那些对手机应用开发感兴趣,特别是在学习如何使用Java为早期的手机平台编写应用程序的初学者。教程通过实例讲解和源码提供,旨在帮助初学者克服学习J2ME的入门障碍,并最终能够独立开发基本的手机应用和游戏。