第十一周项目2.3—存储班长信息的学生类

本文探讨了如何在编程中设计一个学生类,特别关注存储班长信息的实现。通过具体的代码示例,展示了如何创建和操作此类,以达到管理和展示班长数据的目的。在实际运行中,代码成功实现了预期功能。

问题及代码:

/*

*Copyright(c) 2016.烟台大学计算机与控制工程学院

*ALL rights  reserved.

*文件名称:main.cpp

*作者:郝昱猛

*完成日期:2016年5月19日

*问题描述:请完成类中成员函数定义及测试函数
**********当Stu类的数据成员访问权限改为private后,39和40行访问基类的私有数据成员,出错是必然的。
**********修改方法(1):在基类Stu中,增加两个公用的get函数,在子类中访问时,输出get函数的结果
*/

#include <iostream>
using namespace std;
class Stu   //声明基类
{
public:
    Stu(int n, string nam );  //基类构造函数
    int getnum()
    {
        return num;
    }
    string getname()
    {
        return name;
    }
    void display( );          //成员函数,输出基类数据成员
private:        //(*)访问权限为保护型的数据成员
    int num;      //学生学号
    string name;  //学生姓名
};
Stu::Stu(int n, string nam )
{
    num=n;
    name=nam;
}
void Stu::display( )
{
    cout<<"学号:"<<num<<endl;
    cout<<"姓名:"<<name<<endl;
}
class StuDetail: public Stu              //声明派生类StuDetail
{
public:
    //学生nam,学号n,a岁,家住ad,他的班长是nam1,学号n1
    StuDetail(in
### 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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