第三周-1

本文通过一个简单的C++程序展示了不同基本数据类型所占用的字节数,包括短整型、整型、长整型、字符型、单精度型、双精度型及长双精度型。该实验有助于理解计算机内存中不同类型数据的存储方式。

上机内容:数据类型、表达式、控制结构

上机目的:编写程序,输出各种基本类型所占用的字节长度。

我的程序:

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	cout<<"短整型:"<<sizeof(short)<<' ';
	cout<<"整型:"<<sizeof(int)<<' ';
	cout<<"长整型:"<<sizeof(long)<<endl;
	cout<<"字符型:"<<sizeof(char)<<endl;
	cout<<"单精度型:"<<sizeof(float)<<' ';
	cout<<"双精度型:"<<sizeof(double)<<' ';
	cout<<"长双精度型:"<<sizeof(long double)<<endl;
	return 0;
}

运行结果:


体会总结:用心体会自己每写一个程序。

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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