c语言学习笔记2

本文详细阐述了数组的概念,包括一维、二维和多维数组的定义与引用方法,以及初始化、输入输出和字符串处理函数的应用。文章还介绍了如何进行字符数组的输入输出和字符串的比较与操作。

数组

一、数组定义

一维数组:类型说明符 数组名[常量表达式];例如:int a[10]

二维数组:类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式];例如:float[3][4]

多维数组:例如:float a[2][3][4]

字符数组:与一维数组类似

说明

1.不允许对数组的大小做动态定义,即数组的大小不依赖于程序运行过程中变量的值;

2.二维数组中元素排列的顺序是按行存放的,即在内存中先顺序存放第一行的元素,再存放第二行的元素;

3.多维数组元素在内存中的排列顺序:第一维的下标变化最慢,最右边的下标变化最快;

4.字符串作为字符数组来处理,以‘\0’作为字符串结束标志;系统依靠检测‘\0’的位置来判断字符串是否结束;

5.数组名代表该数组的起始地址

二、数组引用

一维数组:数组名[下标]。例如:a[0] = a[5]+a[7]-a[2*3];

二维数组:数组名[下标][下标]。例如:b[1][2] = a[2][3]/2;

字符数组:利用循环来获取。

三、数组的初始化

一维数组

在定义数组时对数组元素赋予初值或部分赋初值

int a[10] = {0,1,2,4,5}

经典例子:Fibonacci数列问题(黄金分割数列或斐波那契数列)

斐波那契数列:从第三项开始,每一项等于前两项的和

二维数组

分行给二维数组赋初值

int a[3][4] = {{1,2,3,4},{5,6,7,8}.{9,10,11,12}}

字符数组初始化

逐个字符赋给数组中各元素

char c[10] = {'I',' ','A','m','','h','a','p','p','y','\0'};或char c[] = "I am happy";(长度为11)

四、字符数组的输入输出

4.1 逐个字符输入输出。(%c)

4.2 将整个字符串一次输入或输出。(%s)

说明

1.输出字符不包括结束字符'\0';

2.用”%s“输出时,printf函数中输出项时字符数组名。例如:char c[] = {"China"}; printf("%s",c);

3.如果一个字符数组中包含多个'\0',则遇第一个'\0'时输出就结束;

4.用scanf函数输入一个字符串。例如:scanf("%s",c);输入多个字符串(char str1[5],str2[2],str3[5];scanf("%s,%s,%s",str1,str2,str3);)

5.如果scanf输入项时字符串数组名,则不用再加地址符&

五、字符串处理函数

5.1 puts函数(可以用printf函数替代,实际使用不多

puts(字符数组):将一个字符串(以‘\0’结束的字符序列)输出到终端。

5.2 gets函数

gets(字符数组):从终端输入一个字符串到字符数组,并且得到一个函数值(字符数组的起始地址)。

5.3 strcat函数*

strcat(字符数组1,字符数组2):连接两个字符数组中的字符串,把字符串2接到字符串1的后面,结果放在字符数组1中,函数调用后得到一个函数值——字符数组1的起始地址;

5.4 strcpy和strncpy函数

strcpy(字符数组1,字符数组2):字符串复制函数,将字符数组2 复制到字符数组1中。

strncpy(字符数组1,字符数组2,2):将字符串2中前面n个字符复制到字符数组1中(n=2,但n不能多于字符数组1中的字符个数);

5.5 strcmp函数

strcmp(字符串1,字符串2):比较字符串1和字符串2。对两个字符串自左至右逐个字符相比(按ASCII码值大小比较,直到遇到不同的字符或遇到'\0'为止)。结果如相等,则为0;如大于则为正整数;如小于则为负整数;

5.6 strlen函数

strlen(字符数组):测试字符串长度的函数。函数的值为字符串中的实际长度。

5.7 strlwr和strupr函数:

strlwr(字符串):将字符串中大写字母换成小写字母;

strupr(字符串):将字符串中小写字母换成大写字母;



### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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