1016. 部分A+B

正整数A的“DA(为1位整数)部分”定义为由A中所有DA组成的新整数PA。例如:给定A = 3862767,DA = 6,则A的“6部分”PA是66,因为A中有2个6。

现给定A、DA、B、DB,请编写程序计算PA + PB。

输入格式:

输入在一行中依次给出A、DA、B、DB,中间以空格分隔,其中0 < A, B < 1010。

输出格式:

在一行中输出PA + PB的值。

输入样例1:
3862767 6 13530293 3
输出样例1:
399
输入样例2:
3862767 1 13530293 8
输出样例2:
0

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define N 11
int main(){
    int i;
    char j,k;
    long sum1=0,sum2=0,temp;
    char str1[N],str2[N];
    //空格不能缺少; 
    scanf("%s %c %s %c",str1,&j,str2,&k);
    for(i=0;i<=strlen(str1);i++){
        if(str1[i]==j){
            //位数上出现多个重复 
            temp = sum1*10+(j-'0');
            sum1 = temp;
        }
    }
    for(i=0;i<=strlen(str2);i++){
        if(str2[i]==k){
            temp = sum2*10+(k-'0');
            sum2 = temp;
        }
    }
    printf("%ld",sum1+sum2);
    return 0;
}
<think>我们正在处理一个关于OpenCV中aruco标记检测代码变更的diff格式解释请求。用户希望我们解释一段diff格式的代码变更,该变更是关于Python中使用OpenCV进行aruco标记检测的部分。 由于用户的问题涉及diff格式,我们需要先理解diff格式的基本表示方法。典型的diff格式包括: - 以"---"开头的行表示原始文件 - 以"+++"开头的行表示修改后的文件 - 以"-"开头的行表示被删除的行 - 以"+"开头的行表示被添加的行 - 其他行是上下文,用于定位修改位置 但是,用户并没有直接提供具体的diff代码。因此,我们需要请求用户提供具体的diff文本,以便进行分析。 然而,考虑到用户可能在后续提供,或者我们假设用户已经将diff内容包含在问题中(但实际上用户本次提问并没有给出具体的diff代码),我们无法直接分析。 因此,我们需要向用户说明情况,并请求提供具体的diff代码片段。 但是,根据用户的问题描述,他/她提到了“一段包含diff格式代码变更的内容”,所以可能是用户忘记贴出具体的diff了。我们需要引导用户提供。 然而,由于我们无法回溯,且用户当前问题中没有提供diff,我们只能给出一个通用的解释框架,并在用户提供diff后再具体分析。 所以,我们可以这样回答: 由于您的问题是关于解释一段diff格式的代码变更,但没有提供具体的diff内容,我无法直接分析。请您提供具体的diff文本(通常以"---"和"+++"开头,包含"-"和"+"的行表示删除和添加的代码行)。 同时,为了帮助您更好地理解aruco标记检测在OpenCV中的一般使用,我可以先简要介绍一下OpenCV中aruco模块的基本用法,然后再等您提供具体的diff代码进行详细解释。 但是,如果用户在上一次的问题中已经提供了diff,而我们这里没有记录,那么我们需要用户再次提供。 考虑到这些,我决定这样回复: 首先,提醒用户需要提供具体的diff代码。然后,简要介绍aruco标记检测的基本步骤,以便用户对代码背景有所了解。最后,我们可以举一个例子(假设的diff)来解释如何分析diff。 注意:用户提到“我想理解一段包含diff格式代码变更的内容的含义”,所以我们的目标是解释变更的含义。 因此,回答结构如下: 1. 说明需要具体的diff代码 2. 简要介绍OpenCV aruco标记检测的基本步骤(作为背景知识) 3. 举例说明如何解释一段diff(使用假设的例子) 4. 生成相关问题 如果用户后续提供了具体的diff,我们可以再详细分析。 现在,我们开始组织回答。 </think>我将帮助您理解包含diff格式的Python OpenCV ArUco标记检测代码变更的含义。由于您没有提供具体的diff内容,我先解释ArUco标记检测的基本原理和常见代码模式,再说明如何解读diff变更。 ### 一、OpenCV ArUco标记检测基础 在OpenCV中,ArUco标记检测通常包含以下核心步骤: ```python import cv2 import cv2.aruco as aruco # 1. 创建字典和参数 aruco_dict = aruco.getPredefinedDictionary(aruco.DICT_6X6_250) parameters = aruco.DetectorParameters_create() # 2. 检测标记 corners, ids, rejected = aruco.detectMarkers( gray_image, aruco_dict, parameters=parameters ) # 3. 绘制结果(可选) output_image = aruco.drawDetectedMarkers(image.copy(), corners, ids) ``` ### 二、diff格式变更的解读方法 diff格式通常显示代码变更前后的差异: ```diff - removed_line_of_code # 减号表示被删除的代码 + added_line_of_code # 加号表示新增的代码 context_line # 未标记的是上下文 ``` 常见变更含义分析: 1. **参数调整** ```diff - parameters.cornerRefinementMethod = 0 + parameters.cornerRefinementMethod = 1 # 改用亚像素角点优化 ``` 2. **算法逻辑修改** ```diff corners, ids, rejected = aruco.detectMarkers(image) + if ids is not None: + for i in range(len(ids)): + print(f"检测到标记ID: {ids[i][0]}") ``` 3. **性能优化** ```diff - gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY, cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2) # 降采样加速处理 ``` 4. **错误修复** ```diff - markers = aruco.detectMarkers(unprocessed_image) + markers = aruco.detectMarkers(cv2.medianBlur(image, 3)) # 添加中值滤波降噪 ``` ### 三、典型变更场景分析 1. **精度提升** 修改角点检测参数或添加图像预处理: ```diff + image = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0) parameters.cornerRefinementMaxIterations = 50 ``` 2. **鲁棒性增强** 增加边界条件检查: ```diff ids = np.array(ids) + if ids.size > 0 and ids.max() > 250: + print("警告:检测到超出字典范围的ID") ``` 3. **新功能引入** 添加姿态估计: ```diff markers = aruco.detectMarkers(...) + rvecs, tvecs, _ = aruco.estimatePoseSingleMarkers(corners, 0.05, cameraMatrix, distCoeffs) ``` ### 四、解读建议 当您提供具体diff时,重点关注: 1. 修改的**参数类型**(检测精度/速度/鲁棒性相关) 2. 变更的**函数调用链** 3. 新增的**异常处理逻辑** 4. 图像**预处理/后处理**流程变化
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值