2021-10-13

1.c源文件—.i预编译文件.obj目标文件.exe可执行文件
二,C源程序的结构特点
1.一个C语言源程序可以由一个或多个源文件组成。
2.每个源文件可由一个或多个函数组成。
3.一个源程序不论由多少个文件组成,都有一个且只能有一个main函数,即主函数。
4.源程序中可以有预处理命令(include命令仅为其中的一种),预处理命令通常应放在源文件或源程序的最前面。
5.每一个说明,每一个语句都必须以分号结尾。
6.标识符,关键字之间必须至少加一个空格以示间隔。若已有明显的间隔符,也可不再加空格来间隔。
3.数据类型
变量是以某标识符为名字,其数值可以改变(可读,可写)
。{可读(获取,可取值)
,可写(赋值)}
常量其值不可改变(只可读,不可写)

什么是声明,什么是定义?
什么是定义:所谓的定义就是为这个变量分配一块内存并给它取上一个名字,这个名字就是我们经常所说的变量
名。但注意,这个名字一旦和这块内存匹配起来,它们就同生共死,终生不离不弃,并且这块内存的位置也不能被改
变。一个变量在一定的区域内(比如函数内,全局等)只能被定义一次,如果定义多次,编译器会提示你重复定义同一
个变量或对象。
什么是声明:有两重含义,如下:
第一重含义:告诉编译器,这个名字已经匹配到一块内存上了。
第二重含义:告诉编译器,我这个名字我先预定了,别的地方再也不能用它来作为变量名。
C语言的常量分为
1.字面常量
2.用#define定义的宏常量
3.用const关键字修饰的变量,称为常变量
4.枚举常量
5.字符常量和字符串常量
6.1可见性(作用域)和生存期
作用域(可见性)指标识符能够被使用的范围;只有在作用域内标识符才可以被使用。
此阶段针对编译和链接过程。
1)
函数中定义的标识符,包括形参和函数体中定义的局部变量,作用域都在该函数内,也称作函数域。
2)
文件作用域也称全局作用域。定义在所有函数之外的标识符,具有文件作用域,作用域为从定义处到
整个源文件结束。文件中定义的全局变量和函数都具有文件作用域。
生存期也叫生命期(Lifetime)。此阶段针对的是程序的执行过程。
生命期指的是标识符从程序开始运行时被创建,具有存储空间,到程序运行结束时消亡,释放存储空间的时间段。
1)
局部变量的生存期是:函数被调用,分配存储空间,到函数执行结束,存储空间释放。存储.stack区。
2)
全局变量的生存期是:从程序行前开始,到执行后结束。存储在.data区
3)
动态生命期是:标识符由特定的函数调用或运算来创建和释放,如调用malloc()为变量分配存储空
间,变量的生命期开始,而调用free()释放空间或程序结束时,变量生命期结束。具有动态生命期的
变量存储在堆区.heap。

在本章中,我们将深入探讨基于块匹配的全景图像拼接技术,这是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的技术。在深度学习和机器学习的背景下,这种方法的实现与整合显得尤为重要,因为它们能够提升图像处理的效率和精度。下面,我们将会详细阐述相关知识点。 我们要了解什么是全景图像拼接。全景图像拼接是一种将多张有限视角的图像合并成一个宽视角或全方位视角图像的技术,常用于虚拟现实、地图制作、监控系统等领域。通过拼接,我们可以获得更广阔的视野,捕捉到单个图像无法覆盖的细节。 块匹配是全景图像拼接中的核心步骤,其目的是寻找两张图片中对应区域的最佳匹配。它通常包括以下几个关键过程: 1. **图像预处理**:图像的预处理包括灰度化、直方图均衡化、降噪等操作,以提高图像质量,使匹配更加准确。 2. **特征提取**:在每张图像上选择特定区域(块)并计算其特征,如灰度共生矩阵、SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)等,这些特征应具备旋转、缩放和光照不变性。 3. **块匹配**:对于每一张图像的每个块,计算与另一张图像所有块之间的相似度,如欧氏距离、归一化互信息等。找到最相似的块作为匹配对。 4. **几何变换估计**:根据匹配对确定对应的几何关系,例如仿射变换、透视变换等,以描述两张图像之间的相对位置。 5. **图像融合**:利用估计的几何变换,对图像进行融合,消除重叠区域的不一致性和缝隙,生成全景图像。 在MATLAB环境中实现这一过程,可以利用其强大的图像处理工具箱,包括图像读取、处理、特征检测和匹配、几何变换等功能。此外,MATLAB还支持编程和脚本,方便算法的调试和优化。 深度学习和机器学习在此处的角色主要是改进匹配过程和图像融合。例如,通过训练神经网络模型,可以学习到更具鲁棒性的特征表示,增强匹配的准确性。同时,深度学习方法也可以用于像素级别的图像融合,减少拼接的失真和不连续性。 在实际应用中,我们需要注意一些挑战,比如光照变化、遮挡、动态物体等,这些因素可能会影响匹配效果。因此,往往需要结合其他辅助技术,如多视图几何、稀疏重建等,来提高拼接的稳定性和质量。 基于块匹配的全景图像拼接是通过匹配和融合多张图像来创建全景视图的过程。在MATLAB中实现这一技术,可以结合深度学习和机器学习的先进方法,提升匹配精度和图像融合质量。通过对压缩包中的代码和数据进行学习,你可以更深入地理解这一技术,并应用于实际项目中。
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