100篇打点!

本文介绍了一种使用C和C++进行多个字符串的输入与输出的方法。通过具体的代码示例,展示了如何利用字符数组和vector来实现这一功能,并验证了其正确性。

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原创终于到100了,写一篇博客打点。在记录一个很严重的问题,昨天面试,程序的思路都有了,可是在线OJ半天无法将多个字符串输入并保存,遍历。现在记录一下方法!

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
    char str[10][100];
    int i;
    for (i = 0; i < 10; i++)
        scanf("%s", str[i]);//逐个输入。
    for (i = 0; i < 10; i++)
        printf("%s\n", str[i]);//将输入的字符串依次输出以确认结果
    system("pause");
    return 0;
}

c++版本


int main()
{
    vector< string> array(10);

    for (int i = 0; i < 10; i++)
        cin >> array[i];

    for (int i = 0; i < 10; i++)
            cout << array[i] << endl;

}
### LabelMe工具的使用方法 #### 基本功能概述 LabelMe 是一款用于图像标注的强大工具,支持多种类型的标注方式,包括矩形框、多边形以及关键点标注等。通过该工具可以高效地标记目标对象的位置及其类别。 #### 创建矩形框标注 当需要创建一个矩形框来标记特定的目标时,操作流程如下: 点击鼠标左键并选中标记区域的左上角顶点;随后拖动鼠标至右下角释放即可完成绘制矩形框的操作[^1]。 完成后系统会提示用户输入或者选择对应的类别名称(例如 `car` 表示汽车)。 #### 关键点标注 对于更复杂的数据集需求,比如人体姿态估计中的关键点标注,则可以通过以下方式进行处理:json 文件中记录的信息不仅限于简单的边界框标签(label),还包括由两个维度组成的矩阵形式表示的坐标位置——即左上方与右下方两点所构成的矩形范围。除此之外,针对每一个这样的包围盒还会附加一系列的关键部位描述符及其具体的空间定位信息,这些坐标的结构通常被定义为向量数组的形式存储起来[^2]。 ```python import labelme # 加载图片路径 image_path = 'example.jpg' # 初始化标注器实例 annotator = labelme.Annotator(image_path) # 添加矩形标注 (x_min, y_min, x_max, y_max) rect_label = "car" annotator.add_rectangle((100, 100), (300, 300), rect_label) # 导出JSON文件 output_json = annotator.export_to_json('output.json') ``` 上述代码片段展示了如何利用 Python 的 `labelme` 库加载一张图片,并为其添加矩形框标注的过程。最后一步将所有的标注导出到 JSON 文件当中保存下来以便后续训练模型之用。 --- ####
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