关于二维指针的代码

二维数组指针、vector,实现m*n矩阵代码 运行结果截图: 二维数组指针: #include using namespace std; int main() { int m=0,n=0; cout<<"请输入矩阵的行数和列数:"<<endl; cin>>m>>n; int **arr=new int*[m]; for(int i=0;i<m;i++) arr[i]=new int[n]; cout<<"输入矩阵 阅读详情
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
using namespace std;
struct mst
{
    int *a;
    double f;
    int *b;
    int *c;
};
int main()
{
    mst st;
    int array1[2]={1,2};
    int array2[3]={3,4,5};
    int array3[2]={6,7};
    st.a=array1;
    st.b=array2;
    st.c=array3;
    int **addr=(int**)&st;
    cout<<addr[0][1]<<endl;
    cout<<addr[4][0]<<endl;

    cout<<addr[5][1]<<endl;

    //计算结构体成员在偏移量

    /*cout<<"oa="<<offsetof( mst, a )<<endl; //0
    cout<<"of="<<offsetof(mst,f)<<endl; //8
    cout<<"ob="<<offsetof(mst,b)<<endl; //16
    cout<<"oc="<<offsetof(mst,c)<<endl; //20*/
    
    system("pause");
    return 0;
}

//由此可判断,二维指针和二维数组性质差异很大。


OpenCv案例(七): 基于OpenCvSharp计算图像的清晰度(自动对焦) 自动对焦,其实是对相机成像的清晰值得计算,若对焦不清晰,成像的清晰度低,视觉效果模糊。若是在工业检测行业,对焦不准确,可能会造成严重后果;对焦准确的图像,其清晰度高,对比度鲜明,层次明显。 阅读详情

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梦之安魂曲
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